[发明专利]一种基于无人机的快速正射影像生成方法

说明书

本发明公开了一种基于无人机的快速正射影像生成方法，包括：综合场景内容和空间上的相似性对图像进行聚类；在场景聚类的基础上快速生成每组的稀疏三维重建结果，每组的稀疏三维重建并行执行；在无地面控制点情况下进行地理配准，并将各组的配准结果融合起来；利用相似变换计算每张图像对应的正射影像，最终叠加成整体的正射影像。本发明方法能够以线性时间复杂度完成所有图像的匹配，快速地得到图像间的匹配关系；能使单个场景的优化参数数量大大减小，因此大大提高了重建效率；仅利用无人机飞行时获取的POS信息和稀疏三维重建计算出的相机位置便可以实现较为精确的地理配准，无需任何额外的控制点。

技术领域

本发明属于航空图像处理技术领域，更具体地，涉及一种基于无人机的快速正射影像生成方法。

背景技术

相对于传统的航空摄影测量技术，无人机低空遥感技术具有成本低、分辨率高、机动灵活等优点。但是，无人机获取的影像与传统航空摄影测量所获取的影像不同，存在像幅较小、数量庞大等问题，这些问题给影像匹配、影像快速重建等工作带来了极大的困难。

在基于图像特征匹配的三维重建技术中，图像匹配通常采用两两匹配的方式，这带来了极大的时间消耗。虽然可以根据图像的序列关系来进行匹配，但由于航空拍摄的航线式多种多样，包括之字形、往返多航线以及单程单航线等，不能简单地根据影像序列关系来确定图像间的匹配关系。因此如何通过图像的空间信息和内容信息加速图像匹配是三维重建中的一个重要问题。

稀疏三维重建采用的方法是将所有图像视为一个整体，然后逐张加入图像进行重建。在无人机遥感场景下，图像数量繁多，同时由于平差阶段优化的参数随图像数量的增加而增加，导致重建所消耗的时间随图像增多而迅速增长。因此如何加速图像整体的优化也是三维重建中的一个关键问题。

传统的航空摄影测量通常需要提供图像控制点，同时需要根据航空摄影图像及成图精度要求确定像片控制点的分布、数量、联测精度。通常所需控制点较多，因此外业施测工作量很大，另外在地形复杂或条件困难的地区，人工难以设置控制点。因此，如何在保证加密精度达到规范要求的前提下减少像片联测控制点数量、在困难地区调整控制点在区域网中的分布是迫切需要解决的问题。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明的目的在于提供一种基于无人机的快速正射影像生成方法，旨在无控制点的情况下，快速地得到正射影像。

为实现上述目的，本发明提供一种基于无人机的快速正射影像生成方法，包括以下步骤：

步骤一、综合场景内容和空间上的相似性对图像进行聚类，具体包括：基于SIFT(Scale-invariant feature transform，尺度不变特征变换)算法提取每张的图像的视觉词汇；基于视觉词汇以及POS(position，位置)信息，利用K-means(K均值)算法对图像进行聚类。

步骤二、在场景聚类的基础上快速生成每组的稀疏三维重建结果，具体包括：基于视觉词汇以及POS信息进行图像匹配；基于SFM(structure from motion，运动恢复结构)算法进行稀疏三维重建。同时为了提高算法效率，每组的稀疏三维重建并行执行。

步骤三、在无地面控制点情况下进行地理配准，并将各组的配准结果融合起来，具体包括：通过去除质心计算相似变换矩阵的旋转矩阵以及尺度因子，再计算平移矩阵；在融合阶段执行一次整体光束法平差减小组间误差。

步骤四、利用相似变换计算每张图像对应的正射影像，最终叠加成整体的正射影像。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有如下有益效果：