（32139部队）
摘要：本文对无人机影像的特点进行了分析，并从无人机图像处理及影像三维重建等方面，对无人机影像处理的关键技术及方法进行了阐述，以期为促进无人机影像处理技术的更好提升，并在更多领域之中发挥作用。
关键词：无人机；影像处理技术；方法
引言：无人机在科技进步的支撑之下，已经实现了传感器小型化及载荷提升化的发展，使之在诸多领域之中都得到了极为广泛的应用，加之其与传统的遥感平台及摄影测量相比，于体积及能耗方面较小，于机动性及可应用场景方面却更强，使之具有极为广阔的应用前景，此时若想将其作用更好的发挥，则应对其各个方面的技术加以强化，本文便从无人机影像处理技术入手展开分析。
一、无人机影像的特点
与常规的大飞机相比，无人机在航摄方面具有飞行高度低、非专业性及相机较小等特点，且不同种类的无人机在相机搭配方面也会发生变化，使得数据获取的质量随之不同，呈现出分辨率高、像幅小及色彩真实的特性。但其在航摄工作的实际开展之中，往往因风向、气流等因素的影响，会造成影像重叠度及旋偏角不稳的问题，甚至会存在光学畸形，为影像后期处理造成阻碍[1]。
二、无人机影像处理的关键技术及方法
（一）无人机图像处理
在当前阶段无人机的组成之中，其自身所包含的机载传感器系统，能够实现与包括热红外相机、激光扫描仪、POS系统等在内的多种传感器的良好搭载，其中就相机的搭载方面而言，其通常是以高分辨率相机为主，这也是当前研究及分析开展的基础。但就无人机的实际应用而言，因其在飞行的过程之中，通常是处于较低的高度，且所面对的飞行环境方面也存在较大的差异，在平台的稳定性方面也存在一定的不足，这也就使得其在实际的飞行之中，无论是相机本身出现的挪动，还是发动机运行过程之中的抖动问题，则都会导致影响失真或模糊现象的发生，最终造成影响测量精度方面的下降，进而对无人机影响处理造成阻碍。因此在无人机的实际应用之中，图像处理工作的开展是其首要工作，其在实际开展之中主要包含以下几点关键性的技术及方法。
第一点，相机校正技术。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆就传统的影像处理方法而言，其若想得到具有较高质量的立体像及正射影像，则必须设施在精度及分布均匀性方面均较高的地面控制点方能够实现。而无人机影像处理则与之不同，这主要是因为无人机在影像方面本身便具有较高的重叠度及分辨率等方面的特点，这也就使得在展开处理工作时，仅需对同步获得的POS及GPS数据展开相应的计算工作，便能够得到影像的外方位元素，进而能够实良好的正射校正。就无人机影像的校正而言，其在几何校正方面的方法较多，通常采用的方法为基于惯导的姿态参数这一几何校正方法。此外，对于影像预处理方面的校正，则通常是开展管道参数系统及相机方面的检校；对于相机畸变，则通常可以采用针对相机的检校来实现对影像的良好处理，在检校方法上，其主要包含基于多项灭点的校验法、自校验法及试验场校验法。
第二点，影像定位技术。就无人机的影像而言，其极易因环境、光照条件、自身振动及影像角度等因素的影响，而出现成像模糊的问题，此时模糊改正工作的开展便是图像处理之中的一个重要环节，其主要体现在以下几方面。一，模糊影像探测。二，影像去模糊。三，影像盲复原。四，非盲影像恢复。
第三点，遥感影像拼接技术。就无人机影像处理的初期而言，其仍旧是以传统的摄影测量方法，来开展相关影像的空三加密及几何校正等方面的处理工作，但因无人机相机在定位、像符、地面控制点等方面存在一定的问题，无法对影像本身所具有的高重叠特点加以利用，进而提升了影像处理的难度，在处理效果方面也不够理想，因此在不断的对之进行研究之中，推出了许多新型的数据处理方法，而就当今阶段的实际应用情况而言，无人机影像拼接主要包含两种方法，如下，第一种，基于几何坐标的影像拼接方法。这一方法的开展需具备相应的具有较高精确性的惯导参数作为支撑，并促使影像处于同一坐标系之内，方可展开特征点的提取及相应的拼接操作。其在实际的拼接开展之中，主要是通过图像配准在重叠区域之中通过，而后经由对无控制点的利用，智能化的展开对影像各个位置关系之间的特征点的良好提取，而后经由尺寸Shift，来实现对影像方面的自动及半自动匹配，而后经由图像融合技术，良好处理图像融合区域，进而实现对影像的无缝拼接，具有精度高但效率低的特性。第二种，直接基于影像特征提取的同名点影像拼接方法。这一方法的开展是以具体法精度需求为依据，于后期展开相应的影像纠正操作，能够实现对低精度拼接影像的快速创建，这虽然存在精度较低的缺陷，但在应急及减灾方面的应用具有重要意义。
（二）无人机影像三维重建
就无人机搭载的镜头方面来看，其主要有多视、双视及单视等类型，使得影像三维重建技术也存在与之相对应的几种方法及发展，而这主要体现在以下几方面。第一点，在无人机的应用之中，其搭载单个镜头时，其在影像方面通常是对相邻或相近的影像进行匹配，进而使之生成相应的立体像对，在应用方面极为广泛，并构建出了相应的多视立体影像重建技术，以此来通过光流这一方法来实现对三维模型的良好重建。第二点，通常无人机搭载双镜头展开拍摄工作时，因其在基高方面较高，使得深度恢复工作的开展往往存在较大的误差，但到当前阶段的发展之中，对于这种窄基线的影像，主要还是通过多视影像的利用来处理。第三点，就当前阶段发展之中具有较高成熟度的三维重建方法而言 ，其主要制度是将多视立体重建作为核心的方法，而就三维重建而言，特征点的提取及匹配具有极高的重要性，在此种方法之中，其主要是采取SIFI方法来开展相应的特征点提取工作，这一方法具备尺度、光照及旋转均不变的特性，使之在宽基线的匹配方面具有较高的实用性，能够对倾斜角度过大的问题良好应对，使之在近景摄影测量领域之中的应用较为广泛。此外，在特征点的提取方面，其不仅仅包含SIFI方法，还有PCA-SIFI方法及SURF与CSIFI算法等等，且新方法仍旧在不断的提出之中[2]。
结论：总而言之，在当前阶段科技及经济领域的不断发展状态之下，无人机技术已经得到了显著的提升，并在地图测绘、环境监测、视频录制等多个领域中得到了极为广泛的应用，而这都需要无人机影像处理技术作为支撑，此时若想有效拓宽无人机的应用价值及应用范围，则应针对无人机影像处理技术及方法做好分析及提升工作。
参考文献：
[1]张逢春.浅析无人机倾斜摄影测量技术与应用[J].世界有色金属,2018(03):25+27.
[2]陈晓龙,陈显龙,彭瑶瑶.无人机影像处理关键技术研究[J].北京测绘,2016(03):24-27.
论文作者:欧阳建东,曾昭日,黄娴韬
论文发表刊物:《科技研究》2018年10期
论文发表时间:2019/1/3
标签：无人机论文; 影像论文; 方法论文; 影像处理论文; 技术论文; 较高论文; 相机论文; 《科技研究》2018年10期论文;