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基于幀間連續(xù)性的無(wú)人機(jī)多幀圖像目標(biāo)定位校正方法與流程

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基于幀間連續(xù)性的無(wú)人機(jī)多幀圖像目標(biāo)定位校正方法與流程

本發(fā)明屬于遙感圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及一種基于幀間連續(xù)性的無(wú)人機(jī)多幀圖像目標(biāo)定位校正方法。



背景技術(shù):

隨著電子信息技術(shù)的不斷發(fā)展,無(wú)人機(jī)在軍用和民用等領(lǐng)域逐漸得到了廣泛的應(yīng)用。其中,重要一項(xiàng)就是利用無(wú)人機(jī)對(duì)地進(jìn)行目標(biāo)定位。然而,在多數(shù)情況下,由于一些客觀方面的限值,比如安裝誤差、測(cè)量單元精度較低等原因,無(wú)人機(jī)的各個(gè)姿態(tài)信息往往含有一定的誤差,導(dǎo)致目標(biāo)定位精度不高,加之無(wú)人機(jī)的拍攝姿態(tài)的自由性,往往使得得到的航拍圖像有一定的畸變。這不僅影響到直觀上對(duì)探測(cè)區(qū)域的認(rèn)知,也對(duì)后續(xù)相關(guān)圖像處理等方面的操作造成了極大的影響。此外,無(wú)人機(jī)對(duì)地目標(biāo)定位技術(shù)則是聯(lián)系圖像與實(shí)際空間位置的手段,無(wú)人機(jī)的許多飛行任務(wù),如跟蹤、監(jiān)視等都是建立在無(wú)人機(jī)對(duì)地目標(biāo)定位的基礎(chǔ)上的。無(wú)人機(jī)對(duì)地目標(biāo)定位精度直接限制了無(wú)人機(jī)的偵查、探測(cè)等一系列工作的精準(zhǔn)度。因此,很有必要對(duì)如何提高無(wú)人機(jī)對(duì)地目標(biāo)定位精準(zhǔn)度展開(kāi)研究。

現(xiàn)有的無(wú)人機(jī)對(duì)地目標(biāo)定位方法主要都是基于成像原理的定位模型。基于成像原理的定位模型,利用針孔成像原理,通過(guò)多個(gè)旋轉(zhuǎn)矩陣建立圖像像素坐標(biāo)與大地坐標(biāo)之間關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)目標(biāo)定位。參考文件1[何喬,趙泳,張保明,等.基于廣義點(diǎn)的相對(duì)定向和絕對(duì)定向[j].海洋測(cè)繪,2006,26(4)]公開(kāi)了一種基本的目標(biāo)定位方法,該方法據(jù)共面條件利用解析法相對(duì)定向和絕對(duì)定向兩步得到目標(biāo)的空間位置信息。其中建立被攝物體的近似幾何模型的過(guò)程被稱為相對(duì)定向。將模型坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為地面坐標(biāo),該過(guò)程稱為絕對(duì)定向。然而,由于受到無(wú)人機(jī)位姿信息等輸入數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度限制,目標(biāo)定位精準(zhǔn)度較低。而且,如圖1所示,對(duì)于無(wú)人機(jī)航拍過(guò)程中相鄰幀具有重疊性的特點(diǎn),以上方法沒(méi)有很好的利用這一特性。

為了提高對(duì)地目標(biāo)定位精準(zhǔn)度,可以對(duì)目標(biāo)定位過(guò)程中的誤差進(jìn)行分析并建立誤差的預(yù)測(cè)補(bǔ)償模型,從而對(duì)誤差進(jìn)行補(bǔ)償,達(dá)到提高對(duì)地目標(biāo)定位準(zhǔn)確度的目的。另一方面,可利用無(wú)人機(jī)航拍圖像高重疊率的特點(diǎn),對(duì)多幀航拍圖像進(jìn)行分析,通過(guò)對(duì)多幀航拍圖像公共點(diǎn)之間的相應(yīng)關(guān)系以及系統(tǒng)誤差的分布特征等方面入手,達(dá)到提高定位精準(zhǔn)度的目標(biāo)。



技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:

針對(duì)滿足幀間重疊率要求的連續(xù)幀航拍圖像,本發(fā)明充分利用無(wú)人機(jī)提供的遙測(cè)參數(shù),根據(jù)共同點(diǎn)在連續(xù)幀圖像中對(duì)應(yīng)的兩條同名光線滿足共面條件建立約束條件,將相對(duì)—絕對(duì)定位法與無(wú)人機(jī)遙測(cè)信息進(jìn)行結(jié)合,實(shí)現(xiàn)對(duì)姿態(tài)信息誤差的補(bǔ)償,從而達(dá)到提高目標(biāo)定位準(zhǔn)確度的目的。

為了達(dá)到上述目的,本發(fā)明提出了一種基于幀間連續(xù)性的無(wú)人機(jī)多幀圖像目標(biāo)定位校正方法,實(shí)現(xiàn)步驟包括:

計(jì)算相鄰幀圖像的重疊率,所述重疊率是指在兩幀圖像的重疊區(qū)域中的同名點(diǎn)數(shù)量;

當(dāng)重疊率大于設(shè)定的最低門限值時(shí),執(zhí)行下面過(guò)程(1)~(4):

(1)先利用上一幀圖像的姿態(tài)信息的改正數(shù)對(duì)當(dāng)前幀圖像的姿態(tài)信息進(jìn)行粗校正,作為當(dāng)前幀圖像的姿態(tài)信息的近似值;

(2)將同名點(diǎn)在在當(dāng)前幀圖像和上一幀圖像中的像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為在各自東北天坐標(biāo)系下的坐標(biāo),所述的東北天坐標(biāo)系以各個(gè)航拍位置為原點(diǎn);根據(jù)兩個(gè)同名光線在同一平面的共面條件建立f方程;

無(wú)人機(jī)拍攝當(dāng)前幀圖像時(shí)攝像機(jī)光學(xué)中心在東北天坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為[xs2ys2zs2],拍攝上一幀圖像時(shí)攝像機(jī)光學(xué)中心在東北天坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為[xs1ys1zs1],則攝像機(jī)光學(xué)中心的位移矢量[bxbybz]=[xs2ys2zs2]-[xs1ys1zs1];

設(shè)同名點(diǎn)在當(dāng)前幀圖像中的像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為東北天坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為[xn1yn1zn1]τ,同名點(diǎn)在上一幀圖像中像素坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為東北天坐標(biāo)系下的坐標(biāo)為[xn2yn2zn2]τ;

建立的f方程表示為:

(3)遍歷所有同名點(diǎn),對(duì)各同名點(diǎn)執(zhí)行(2),求解各個(gè)姿態(tài)的改正數(shù);

(4)將得到的各姿態(tài)的改正數(shù)加到各姿態(tài)的近似值上,更新當(dāng)前幀圖像的姿態(tài)信息的近似值;判斷得到的改正數(shù)是否低于設(shè)定的限值,若是,停止迭代,輸出當(dāng)前幀圖像的姿態(tài)信息的改正數(shù)以及近似值;否則,繼續(xù)利用新的近似值繼續(xù)執(zhí)行(2)。

所述基于幀間連續(xù)性的無(wú)人機(jī)多幀圖像目標(biāo)定位校正方法,選擇一幀有已知地面控制點(diǎn)的航拍圖像為起始圖像,通過(guò)單幀圖像的定位反向校正獲取該航拍圖像對(duì)應(yīng)的姿態(tài)信息改正數(shù),姿態(tài)信息包括:無(wú)人機(jī)的經(jīng)緯高信息對(duì)應(yīng)的大地坐標(biāo),平臺(tái)高低角,平臺(tái)方位角,飛機(jī)俯仰角,飛機(jī)橫滾角,飛機(jī)航向角。

所述基于幀間連續(xù)性的無(wú)人機(jī)多幀圖像目標(biāo)定位校正方法,利用當(dāng)前幀圖像的姿態(tài)信息的近似值來(lái)確定f的初始值f0。

所述基于幀間連續(xù)性的無(wú)人機(jī)多幀圖像目標(biāo)定位校正方法,建立f的誤差方程,通過(guò)遍歷所有同名點(diǎn),建立法方程求解得到各個(gè)姿態(tài)的改正數(shù)。

本發(fā)明具有如下的優(yōu)點(diǎn):

(1)本方法能夠充分利用連續(xù)幀間高重疊性且姿態(tài)變化連續(xù)的特點(diǎn),將具有地面控制點(diǎn)的首幅圖像的精準(zhǔn)度維持到具有重疊區(qū)域的后續(xù)圖像,使得后續(xù)不包含地面控制點(diǎn)的圖像依然能夠擁有較高的定位精準(zhǔn)度。

(2)本方法根據(jù)各個(gè)坐標(biāo)之間的變換關(guān)系和矢量的運(yùn)算性質(zhì),利用無(wú)人機(jī)提供的遙測(cè)數(shù)據(jù)與共面條件相結(jié)合,將幾何模型的確定與地理位置的計(jì)算整合到一步完成。

(3)本方法中的粗校正的初始化策略減少了迭代次數(shù),同時(shí)也避免了最終結(jié)果陷入局部最優(yōu)的情況。

(4)現(xiàn)有的基于共面條件的兩步定位算法在計(jì)算過(guò)程中需要通過(guò)假設(shè)角元素為小值,因此該方法僅僅局限于小角度下,而本方法沒(méi)有此限制。

(5)本方法通過(guò)粗校正減少迭代次數(shù),通過(guò)f方程整合幾何模型的確定與地理位置的計(jì)算減少計(jì)算量,從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)計(jì)算的實(shí)時(shí)性,因此可應(yīng)用于在線航拍過(guò)程中,實(shí)時(shí)性地修正后幀圖像參數(shù)從而提高定位結(jié)果的精準(zhǔn)度。

附圖說(shuō)明

圖1是無(wú)人機(jī)航拍圖像幀間連續(xù)性的示意圖;

圖2是本發(fā)明基于共面條件的幀間校正定位方法的流程圖;

圖3是本發(fā)明幀間校正過(guò)程中姿態(tài)誤差粗估計(jì)流程圖;

圖4是各幀圖像對(duì)應(yīng)的東北天坐標(biāo)系間關(guān)系示意圖;

圖5是斜視角增大時(shí)本發(fā)明提出的目標(biāo)定位方法與基本目標(biāo)定位的誤差比較。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖,對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方法作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。

本發(fā)明提供的基于幀間連續(xù)性的無(wú)人機(jī)多幀圖像目標(biāo)定位方法,流程如圖2所示,包括以下幾個(gè)步驟:

第一步,起始圖像初始化。

選擇一幀有已知地面控制點(diǎn)的航拍圖像為起始圖像,通過(guò)單幀圖像的定位反向校正獲取該航拍圖像對(duì)應(yīng)的姿態(tài)信息改正數(shù),得到準(zhǔn)確的姿態(tài)信息。

具體為:

(1)根據(jù)遙測(cè)參數(shù)計(jì)算旋轉(zhuǎn)矩陣

其中,是平臺(tái)高低角,γ是平臺(tái)方位角,ω是飛機(jī)橫滾角,φ是飛機(jī)俯仰角,κ是飛機(jī)航向角。形如ra(b)的矩陣表示b關(guān)于東北天坐標(biāo)系的a軸的旋轉(zhuǎn)矩陣。計(jì)算r的目的是為了求得圖像中像素坐標(biāo)與東北天坐標(biāo)的轉(zhuǎn)換關(guān)系。

(2)根據(jù)共線條件方程計(jì)算地面控制點(diǎn)在無(wú)人機(jī)的攝像機(jī)平臺(tái)坐標(biāo)系的近似值(x)(y)。

設(shè)地面控制點(diǎn)對(duì)應(yīng)的大地坐標(biāo)為(x,y,z),無(wú)人機(jī)的經(jīng)緯高信息對(duì)應(yīng)的大地坐標(biāo)為(xs,ys,zs),相機(jī)焦距為f。地面控制點(diǎn)對(duì)應(yīng)在攝像平臺(tái)坐標(biāo)系下的像素坐標(biāo)為(x,y),該圖像像素坐標(biāo)(x,y)在東北天坐標(biāo)系對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)為(u,v,w)。

根據(jù)共線方程有:其中,λ是比例因子。

則寫(xiě)成矩陣形式為:

由于r為正交矩陣,則rτ=r-1,從而得到關(guān)系:

進(jìn)而得到中心投影的構(gòu)像方程,又稱共線條件方程:

利用無(wú)人機(jī)的遙測(cè)參數(shù)作為初始值,帶入共線條件方程得到控制點(diǎn)像點(diǎn)坐標(biāo)的近似值(x)、(y)。

(3)根據(jù)共線方程得到誤差方程。

由于無(wú)人機(jī)拍攝具有5個(gè)自由度,因此共線條件方程線性化需要對(duì)五個(gè)角度分別展開(kāi)并取一次小值項(xiàng):

其中,(xc,yc)表示目標(biāo)成像元素的像素坐標(biāo)。dxs,dys,dzs,dγ,dω,dφ,dκ為目標(biāo)坐標(biāo)和五個(gè)角度的改正數(shù)。

則每個(gè)點(diǎn)的誤差方程式為:

其中,vx、vy分別表示在圖像坐標(biāo)系的x軸、y軸方向上的成像誤差。在計(jì)算過(guò)程中,將地面控制點(diǎn)的大地坐標(biāo)(x,y,z)視為真值,并把相應(yīng)的像素坐標(biāo)(x,y)視為觀測(cè)值。

若將上式各系數(shù)用a11,...,a28表示,則可寫(xiě)成:

其中中間參數(shù)

用矩陣形式表示為:

v=ax-l(6)

式中

(4)計(jì)算各改正數(shù)的系數(shù)。

為書(shū)寫(xiě)方便,將共線方程中的分子、分母表示為如下:

則可以計(jì)算出系數(shù):

由于

所以有

(5)逐個(gè)控制點(diǎn)計(jì)算,得到法方程,求解得改正數(shù)dxs,dys,dzs,dγ,dω,dφ,dκ。

第二步,計(jì)算相鄰幀圖像的重疊率。

獲取下一幀圖像作為當(dāng)前幀圖像,每獲取一幀圖像均與上一幀圖像計(jì)算重疊率,若在重疊區(qū)域中有足夠多的同名點(diǎn),則繼續(xù)執(zhí)行下面步驟,進(jìn)行連續(xù)幀間校正定位。

第三步,誤差粗估計(jì)。

通過(guò)對(duì)無(wú)人機(jī)各個(gè)姿態(tài)角誤差的分析,可以得出結(jié)論,無(wú)人機(jī)的姿態(tài)角誤差具有一定的連續(xù)性。而當(dāng)無(wú)人機(jī)以高重疊率進(jìn)行航拍的過(guò)程中,其各個(gè)姿態(tài)角必定都在進(jìn)行緩慢平滑的變化。因此連續(xù)的兩幀圖像對(duì)應(yīng)的姿態(tài)角的誤差也應(yīng)該成連續(xù)變化。因此,本發(fā)明提出了姿態(tài)信息誤差的粗校正方法,如圖3所示。

即對(duì)當(dāng)前幀圖像進(jìn)行校正前,先利用上一幀圖像的各個(gè)姿態(tài)信息的誤差,即得到的改正數(shù)dxs,dys,dzs,dγ,dω,dφ,dκ對(duì)該幀圖像的姿態(tài)信息進(jìn)行一次粗校正,進(jìn)行粗校正后的姿態(tài)信息為近似值,再利用近似值進(jìn)行后續(xù)的計(jì)算。同時(shí),利用當(dāng)前幀圖像的姿態(tài)信息的近似值將粗校正誤差進(jìn)行更新,通過(guò)第一步中單幀圖像的定位反向校正的方法,獲取新的姿態(tài)信息改正數(shù),以進(jìn)行下面步驟。

通過(guò)加入姿態(tài)信息的粗校正,可以使得迭代次數(shù)明顯減少,而且也很大程度上避免了在迭代過(guò)程中陷入局部最優(yōu)的情況,從而提高了誤差計(jì)算的準(zhǔn)確度。

第四步,根據(jù)共面條件建立方程。

傳統(tǒng)的基于共面條件的相對(duì)-絕對(duì)定位方法,根據(jù)共面條件建立方程需要兩步。本發(fā)明改進(jìn)了傳統(tǒng)方法,不僅細(xì)化了姿態(tài)角,而且本發(fā)明根據(jù)各個(gè)坐標(biāo)之間的變換關(guān)系和矢量的運(yùn)算性質(zhì),利用無(wú)人機(jī)提供的遙測(cè)數(shù)據(jù)與共面條件相結(jié)合,將幾何模型的確定與地理位置的計(jì)算整合到一步完成,使得f表達(dá)式里面的物理意義一步到位,計(jì)算出來(lái)的結(jié)果就是坐標(biāo)真實(shí)值,而不用再進(jìn)行絕對(duì)定位的計(jì)算。

由于以各個(gè)航拍位置為原點(diǎn)的東北天坐標(biāo)系之間滿足平移關(guān)系,東北天坐標(biāo)系與空間直角坐標(biāo)系之間滿足平移和縮放變換,而共面條件下的矢量關(guān)系不會(huì)受到平移、縮放的影響,依然成立。因此本發(fā)明提出了將各矢量轉(zhuǎn)化為航拍圖像對(duì)應(yīng)的東北天坐標(biāo)系下,如圖4所示,在一步中同時(shí)完成目標(biāo)模型的建立和目標(biāo)點(diǎn)在東北天坐標(biāo)系下的求解。

從兩個(gè)不同拍攝位置對(duì)同一目標(biāo)進(jìn)行航拍時(shí),可以建立如圖4所示的幾何關(guān)系。其中m為同一目標(biāo)點(diǎn)(同名點(diǎn)),m1、m2為共同點(diǎn)m分別在兩幀圖像中的對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn),則s1m1m與s2m2m表示兩幀圖像各自的攝像機(jī)光學(xué)中心s1、s2與共同點(diǎn)m之間的連線,又稱為同名光線。此時(shí),顯然有兩個(gè)同名光線在同一平面中,即兩同名光線(s1m1m、s2m2m)與s1s2滿足共面條件。這也意味著只要滿足共面條件,就能使得同名光線對(duì)應(yīng)相交。設(shè)s2處為無(wú)人機(jī)拍攝當(dāng)前幀圖像時(shí)攝像機(jī)光學(xué)中心位置,s1處為無(wú)人機(jī)拍攝上一幀圖像時(shí)的攝像機(jī)光學(xué)中心位置。

在圖4中,設(shè)

其中,[xs2ys2zs2]和[xs1ys1zs1]分別是拍攝兩幀圖像時(shí)攝像機(jī)光學(xué)中心在東北天坐標(biāo)系下的坐標(biāo),[bxbybz]為攝像機(jī)光學(xué)中心的位移矢量。

[xc1yc1zc1]τ與[xc2yc2zc2]τ為同名點(diǎn)m在兩幀圖像中對(duì)應(yīng)的像素坐標(biāo),其中的坐標(biāo)zc1=zc2=-f。[xn1yn1zn1]τ與[xn2yn2zn2]τ為兩像素坐標(biāo)經(jīng)過(guò)坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換后在各自對(duì)應(yīng)的東北天坐標(biāo)系下的坐標(biāo)。因此,可以改用坐標(biāo)的形式表示共面條件:

f表示外積,兩線共面,外積等于0。

由于引入了無(wú)人機(jī)航拍圖像對(duì)應(yīng)的具有較高準(zhǔn)確度的位置信息,因此在幀間的校正定位過(guò)程中,需要校正的元素只有后幀圖像對(duì)應(yīng)的5個(gè)姿態(tài)角(平臺(tái)高低角平臺(tái)方位角γ,飛機(jī)俯仰角φ,飛機(jī)橫滾角ω,飛機(jī)航向角κ)。因?yàn)槭?14)為非線性函數(shù),根據(jù)多元函數(shù)泰勒展開(kāi)保留小值一次項(xiàng)得:

其中f0為利用近似值根據(jù)式(14)計(jì)算求得的f值。

第五步,建立f的誤差方程。

根據(jù)觀測(cè)值+觀測(cè)值改正數(shù)=近似值+近似值改正數(shù)的原則建立誤差方程式,如下:

其中,vf為f的誤差。

寫(xiě)作矩陣形式為:

v=ax-l(17)

其中:

下面對(duì)誤差方程式中的系數(shù)進(jìn)行推導(dǎo)。

由式子(14)可知偏導(dǎo)數(shù)

其中,因?yàn)?/p>

所以

帶入(19)式即可得到對(duì)應(yīng)的偏導(dǎo)數(shù)。利用同樣的方法可以計(jì)算出其余偏導(dǎo)數(shù)。

第六步,求解姿態(tài)信息的改正數(shù)。

遍歷所有同名點(diǎn)得到法方程,求解得到改正數(shù)。

對(duì)各個(gè)同名點(diǎn)重復(fù)上述第四步和第五步的操作,得到法方程如下:

aτax=aτl(23)

公式(23)中,a,x如(18)中定義,l是公式(18)中多個(gè)l組成的矩陣。并根據(jù)

x=(aτa)-1aτl(24)

求解可以得到當(dāng)前幀圖像各個(gè)姿態(tài)的改正數(shù)。

第七步,將改正數(shù)加到當(dāng)前幀圖像的姿態(tài)信息的近似值上作為新的近似值,并判斷得到的改正數(shù)是否低于設(shè)定的限值,若是,停止迭代,輸出當(dāng)前幀圖像的姿態(tài)信息的近似值以及各姿態(tài)的改正數(shù),以用于下一幀圖像的計(jì)算中。否則,繼續(xù)利用當(dāng)前幀圖像的姿態(tài)信息的新的近似值進(jìn)行迭代,轉(zhuǎn)第四步執(zhí)行。

當(dāng)光軸斜視角增大時(shí),例如從40度到70度,本發(fā)明提出的基于幀間連續(xù)性的多幀圖像目標(biāo)定位校正方法與基本目標(biāo)定位校正方法的誤差比較如圖5所示,可以看出本發(fā)明提出的方法具有更高的穩(wěn)定性,定位誤差更小,并提高了定位準(zhǔn)確度。

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