无人机实时全景遥感成像技术研究

基本信息
批准号:41301370
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:25.00
负责人:王敏
学科分类:
依托单位:中国人民解放军陆军工程大学
批准年份:2013
结题年份:2016
起止时间:2014-01-01 - 2016-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:周树道,陈晓颖,刘志华,刘凤,曹瑞明
关键词:
实时全景成像折反射无人机图像处理
结项摘要

UAV panoramic imaging remote sensing system based on image stitching panoramic imaging technology is slower and poor real-time, can not get a full panoramic image more dynamic, the data of the large amount of data for imaging is vary large, stitching algorithm is also complex and many other shortcomings. This project focus on the new theory and new technology of UAV real-time panoramic stereo remote sensing imaging. From UAV movement and dynamics, remote sensing science, image processing theory, analysis the UAV state of motion, and post-image processing, such as UAV imaging detailed, establishes UAVs panoramic optical imaging system using catadioptric panoramic imaging principles, study the new image processing algorithm to solve the problem UAV high image quality of real-time imaging. Project research on the new UAV real-time panoramic stereo remote sensing imaging system to provide the basis for the engineering, can also be applied to manned aircraft, MAV, robotics platform, as well as customs, banks, and other social safety monitoring sites constitute the real-time all-round monitoring system.

针对目前无人机全景成像遥感系统采用的基于图像拼接全景成像技术的成像速度慢,实时性差,不能获得动态完整的全景图像,且获取图像的数据量较大、拼接算法复杂等缺点,本项目着重研究无人机实时全景成像遥感技术。从无人机运动与动力学、遥感学、图像处理等理论出发,(1)详细分析无人机运动状态、后期图像处理等对无人机成像的影响,建立利用折反射全景成像原理搭载在无人机上的全景光学成像系统,即光线经过若干个折反射镜进行折反射后进入摄像头内,从而获取到全景图像;(2)建立基于不同形式运动的畸变补偿模型和几何校正方法;研究基于小波和奇异值方向特征的去噪、改进的自适应非线性增强、小波方向能量融合等图像处理新算法解决无人机实时成像图像质量不高的问题。项目研究成果可为工程上实现无人机实时全景立体遥感成像系统提供依据,也可应用于有人飞机、微型飞行器、机器人等平台,以及海关、银行等其它社会安全监测场所,构成实时全方位监控系统。

项目摘要

针对目前无人机全景成像遥感系统采用的基于图像拼接全景成像技术的成像速度慢,实时性差,不能同时获得完整的全景图像,更不能获得动态全景图像,且获取图像的数据量大,拼接算法复杂,还具有不能满足单一视点要求、成本高、系统复杂等众多缺点,本项目着重研究无人机实时全景立体成像遥感新理论和新技术。从无人机运动与动力学、遥感学、图像处理等理论出发,(1)建立了利用折反射全景成像原理搭载在无人机上的无线全景光学成像系统;(2)研究了解决无人机运动引起畸变的图像处理新算法,用以提高无人机实时成像图像质量,取得了一系列研究成果:1)提出了利用小波与奇异值变换增强方向特征的图像去噪算法;2)提出了小波域利用方向相关性进行图像融合的方法,低频域对循环分割子块利用空间频率相关系数作为融合规则,高频域利用归一化局部能量与梯度相关系数作为融合规则;3)提出了无需已知具体降质模型的运动图像复原算法,通过边缘检测拟合刃边函数进而得到降质函数, 采用加最优窗的维纳滤波方法却可有效地去除模糊噪声和减小边缘误差。项目研究成果可为工程上实现新型无人机实时全景立体遥感成像系统提供依据,也可应用于有人飞机、微型飞行器、机器人等平台,以及海关、银行等其它社会安全监测场所,构成实时全方位监控系统。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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