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申请/专利权人：昆明理工大学

摘要：本发明涉及一种弱纹理湖泊水面场景下的无人机影像拼接处理方法，属于图像处理技术领域。本发明通过预先设置每张照片的投影区域，再进一步通过pHash法对相邻投影区域的成果进行比对并基于此确认每张照片的投影姿态，最后进行投影出图，从根本上排除了照片不参与投影出图的可能性。使用本方法可以获得弱纹理湖泊水面的完整影像，该影像成果可进一步应用于蓝藻水华、沉水植物分布范围及面积测算等湖泊水环境保护和治理工程中。

主权项：1.一种弱纹理湖泊水面场景下的无人机影像拼接方法，其特征在于，包括如下步骤：S1输入待拼接影像：采用无人机航测方法采集带有GPS坐标信息的可见光影像或多光谱影像，作为输入数据；S2生成影像序列：顺序读取输入数据，生成影像序列，序列中的每一个对象由照片信息组成；S3生成像片空间矩阵：根据照片的GPS坐标信息，对照片进行重新排列，生成规则的像片空间矩阵；像片空间矩阵行所在的方向为东西方向，列所在的方向为南北方向，行和列方向的最大照片数量分别对应像片空间矩阵的行数和列数，且像片空间矩阵为所有照片在正北方向或正东方向的最小外接矩形；S4生成目标栅格：基于像片空间矩阵进行平面投影，得到像片空间对应的平面坐标，对像片空间平面坐标进行外扩，得到目标栅格的坐标范围，再生成目标栅格；S5构建影像球面：以照片拍摄时的GPS点为球心，R为影像球面半径，构建单张照片的影像球面；S6确定各照片影像球面主要投影区域：将照片划分为非边缘照片和边缘照片，分别计算主要投影区域，其中边缘照片是指照片至少有一边没有相邻照片与其存在重合部分；S7调整投影姿态：对每张照片进行粗调整和细调整，得到照片的最终投影姿态；S7.1获取目标照片投影姿态初始值：以目标照片为中心，根据照片拍摄时的GPS坐标读取与目标照片在空间上最邻近的4张重叠度不低于60%的照片，将各照片的POS信息作为各照片的投影姿态初始值；S7.2按设定调整步长在设定范围内进行投影姿态粗调整：对目标照片的投影姿态在设定范围内按设定步长进行俯仰角、偏航角和翻滚角三个角度的摆旋调整；S7.3计算每个粗调整姿态下对应的投影成果：在对目标照片进行粗调整的过程中，分别计算每个粗调整姿态下其在目标投影面的投影成果；S7.4计算最相邻照片的投影成果：计算S7.1中所获取的最邻近照片位于各自初始投影姿态时，在目标投影面的投影成果；S7.5对主要投影区重叠部分成果进行切割：提取S7.3中目标照片粗投影成果与S7.4中各相邻照片投影成果的重叠部分；S7.6对粗调整后的目标照片和相邻照片重叠部分进行相似性对比：利用pHash法对每个波段进行对比；S7.7得到粗调整策略下的最相似成果：提取S7.6中相似度最高的投影成果作为下一步精细调整的基础；S7.8对目标照片的投影姿态进行精细调整：在粗调整策略下的最相似成果基础上，分别对目标照片的俯仰角、偏航角和翻滚角在设定范围内按设定步长进行摆旋调整；S7.9计算每个精细调整姿态下对应的投影成果：在对目标照片进行精细调整的过程中，分别计算每个精细调整姿态下其在目标投影面的投影成果；S7.10对主要投影区重叠部分成果进行切割：提取S7.9中目标照片精细投影成果与S7.4中各相邻照片投影成果的重叠部分；S7.11对精细调整后的目标照片和相邻照片重叠部分进行相似性对比：利用pHash法对每个波段进行对比；S7.12确定最终投影姿态：选择S7.11中综合相似度最高的投影成果对应的投影姿态作为该目标照片的最终投影姿态；S8遍历每个影像球面，输出完整影像：根据最终投影姿态对每个波段进行投影计算，得到目标投影面每个波段的具体栅格数值及对应的空间坐标，将其具体的栅格数值填入已初始化的目标栅格区域中，当每个影像球面均被遍历处理后，即得到目标区域的完整影像。

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