无人机影像误差分析和改善方法研究

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无人机航摄影响生产大比例尺测图误差分析及改善措施

工程技术DOI：10.16660/ki.1674-098X.2004-5454-5818无人机航摄影响生产大比例尺测图误差分析及改善措施①张佑林(江西建设职业技术学院江西南昌 330200)摘要：无人机航摄技术在测绘领域具有非常重要的地位，为了提高无人机航摄影像数据获取质量，需要计算航摄因子、科学规划航摄线路、计算各个区域航线参数、构建控制网等，在使用无人机航摄生产大比例尺测图时，需要经历多个环节，每个环节出现偏差，都会造成大比例尺地形图质量的降低，为此，必须要采取有效措施控制各个环节的生产误差，选取适宜的天气进行航摄工作、采用质量更好的无人机、提高无人机设备的硬件配置、强化工作人员的专业水平与实践操作能力、采用集成软件，减少软件平台转接过程中产生的偏差。

关键词：无人机航摄大比例尺测图误差中图分类号：P231 文献标识码：A 文章编号：1674-098X(2020)07(b)-0029-03Drone Aerial Photography Affects Production Large-scaleMapping Error Analysis and Improvement MeasuresZHANG YouLin(Jiangxi College of Construction, Nanchang, Jiangxi Province, 330200 China)Abstract: Drone aerial photography technology has a very important position in the f ield of surveying and mapping. In order to improve the quality of UAV aerial photography data acquisition, it is necessary to calculate aerial photography factors, scientifically plan aerial photography routes, calculate the regional route parameters, and construct control networks. When using drone aerial photography to produce large-scale mapping, it needs to go through multiple links, and deviations in each link will cause the quality of the large-scale topographic map to be reduced. Therefore, effective measures must be taken to control the production errors of each link , Select the appropriate weather for aerial photography, use better quality drones, improve the hardware configuration of the drone equipment, strengthen the professional level and practical operation capabilities of the staff, use integrated software to reduce the process of software platform transfer deviations.Key Words: Drone aerial photography; Large scale; Mapping;Error①作者简介：张佑林（1981—），男，汉族，江西南昌人，本科，讲师，工程师，研究方向为工程测量技术。

无人机遥感图像处理的常见问题及解决方法

无人机遥感图像处理的常见问题及解决方法无人机遥感技术作为一种高效、灵活的数据采集手段，被广泛应用于农业、测绘、环境保护等领域。

在无人机遥感数据处理过程中，常会面临一些问题和挑战。

本文将针对无人机遥感图像处理的常见问题进行探讨，并提出相应的解决方法。

一、图像质量问题及解决方法1.1 噪声问题：由于无人机在飞行过程中可能遭受干扰，导致图像中出现噪声。

这种噪声会影响图像的清晰度和准确性。

解决方法：可以通过图像降噪算法对图像进行处理，例如使用中值滤波或高斯滤波来减少噪声。

此外，可以通过合理设置无人机的曝光时间和ISO等参数来减少图像噪声的产生。

1.2 几何畸变问题：由于无人机摄影设备的失真或地面高程不均匀，导致图像中出现几何畸变，影响图像的精度和准确性。

解决方法：可以使用几何校正算法对图像进行校正，例如使用多项式变换模型或地面控制点来消除几何畸变。

此外，还可以通过细分地面分块处理的方法来提高图像的空间分辨率，减少几何畸变的影响。

二、图像分类问题及解决方法2.1 特征提取问题：无人机遥感图像通常具有较高的空间分辨率和丰富的信息，但如何有效提取图像中的特征仍然是一个挑战。

解决方法：可以利用机器学习和深度学习等方法来提取图像的特征。

例如，可以使用支持向量机（SVM）算法或卷积神经网络（CNN）算法训练分类模型，提取图像的纹理、形状和颜色等特征，从而实现图像的自动分类。

2.2 样本不平衡问题：在无人机遥感图像处理中，不同类别的样本数量可能存在不平衡的情况，导致分类结果的偏差和不准确性。

解决方法：可以采用样本均衡技术来解决样本不平衡问题，例如欠采样、过采样、SMOTE等方法。

此外，还可以通过增加正样本的权重或使用集成学习的方法来提高分类模型对少数类别的识别能力。

三、图像配准问题及解决方法3.1 图像匹配问题：在无人机遥感图像处理中，由于拍摄条件变化、地面变形等因素的影响，不同图像之间存在图像失配的问题，导致图像配准困难。

无人机航拍数据的测量误差分析

无人机航拍数据的测量误差分析无人机航拍数据的测量误差分析在进行无人机航拍数据分析时，我们需要考虑到测量误差，因为这些误差可能会影响到我们对于地面目标的准确度和精度。

下面是一步一步的思路来进行无人机航拍数据的测量误差分析。

第一步：数据收集和准备在进行无人机航拍之前，我们需要确定数据收集的目的和范围。

这可以帮助我们确定所需的测量精度和准确度，并为我们提供一个比较的基准。

然后，我们需要准备无人机和相关设备，并确保它们的运行状态良好。

第二步：测量计划和实施在进行无人机航拍之前，我们需要制定一个测量计划。

这个计划应涵盖测量区域的范围、无人机的飞行路径、相机的参数设置等信息。

同时，我们还需要确保在测量过程中的天气条件和环境因素是可控的，以减小外部干扰因素对测量数据的影响。

第三步：数据处理和分析在完成测量任务后，我们需要将收集到的数据进行处理和分析。

首先，我们可以使用无人机航拍的图像进行地物特征提取，得到我们感兴趣的目标物体。

然后，我们使用测量软件进行数据处理，包括图像校正、坐标转换、几何校正等。

在这个过程中，我们需要注意测量软件自身的误差，以确保数据的准确性。

第四步：测量误差分析在数据处理完成后，我们需要对测量误差进行分析。

这包括系统误差和随机误差两部分。

系统误差是由于测量仪器、无人机传感器等因素引起的固定误差。

我们可以通过对比测量数据和真实数据的差异来估计系统误差。

而随机误差则是由于环境、人为因素等引起的不确定性误差。

我们可以通过统计方法来估计随机误差的大小。

第五步：结果解释和报告最后，我们需要对测量误差进行结果解释和报告。

我们可以根据误差分析的结果来评估测量数据的可靠性和精度，从而确定我们对地面目标的测量结果的可信度。

我们还可以提出改进测量方法和减小误差的建议，以提高无人机航拍数据的质量和可靠性。

综上所述，进行无人机航拍数据的测量误差分析是一个复杂而重要的过程。

通过合理的数据收集和准备、测量计划和实施、数据处理和分析、测量误差分析等步骤，我们可以评估和提高无人机航拍数据的质量和可靠性，从而为相关领域的研究和应用提供准确和可信的数据基础。

无人机图像目标定位误差分析

和战场感知能力势在必行，原因在于：
２基本原理和工作流程
无人机在下传视频图像时，同时下传无人机的ＧＰＳ坐标、高度、姿态和相机参数，因此，本文采用了一种结合无人机飞行参数进行目标定位的方法来完成无人机单帧图像上任意一个目标
ＧｒｏｕｐＣｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ４５００４７，ＣｈｈＴａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＴａｒｇｅｔｌｏｃａｔｉｎｇｏｆＵＡＶｉｓｓｔｕｄｉｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ．ＴｈｅａｕｔｈｏｒｓａｎａｌｙｚｅｄｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆＵＡＶａｔｔｉｔｕｄｅ
点的定位。
（１）在复杂作战环境下，为实现更大范围的侦察探测，机载探测器需要按照不同的航路在战区上空盘旋机动，并且根据作战使用需求，不断调整
飞行高度、飞行姿态等；
（２）为了取得更好的探测效果，光电传感器需要不断进行扫描和调整焦距等运动；
的无人机目标定位方法，可用于对平坦地势地面目标的准确定位。
展，国内自主研制并装备的无人机在战场预先侦察、战场实时监控、战场毁伤评估等方面的作用也越来越明显 … ，提高无人机系统的实际作战水平

无人机倾斜摄影测量技术测量误差来源分析及精度评定

无人机倾斜摄影测量技术测量误差来源分析及精度评定一、引言随着科技的飞速发展，无人机倾斜摄影测量技术凭借其高效、灵活和低成本的优势，在地质勘测、城市规划、农业监测等多个领域得到了广泛应用。

然而，任何测量技术都不可避免地存在误差。

对于无人机倾斜摄影测量技术而言，误差的存在可能直接影响到测量结果的准确性和可靠性，进而影响到相关决策的科学性和合理性。

因此，深入分析无人机倾斜摄影测量技术的误差来源，并对其测量精度进行客观评定，对于提高该技术的测量准确性、拓展其应用领域具有重要意义。

本文旨在通过系统研究无人机倾斜摄影测量技术的误差来源，建立科学的精度评定方法，为实际应用中优化测量方案、提高测量精度提供理论支持和实践指导。

二、无人机倾斜摄影测量技术概述无人机倾斜摄影测量技术是一种基于无人机平台的先进测量技术，它通过搭载高分辨率相机和传感器，以不同角度捕捉地面目标的多维信息。

与传统垂直摄影相比，倾斜摄影能够获取更加真实、丰富的地物信息，为后续的三维建模和数据分析提供有力支持。

该技术的实施通常包括飞行规划、数据采集、数据处理和成果输出四个步骤。

其中，飞行规划是根据测量需求和现场环境制定飞行路线和高度；数据采集是利用无人机搭载的相机和传感器捕捉地面目标的影像和数据；数据处理则是对采集到的影像和数据进行校正、拼接和建模等操作；成果输出则是将处理后的数据以图形、报表等形式呈现出来，供用户分析和决策使用。

三、无人机倾斜摄影测量技术误差来源分析无人机倾斜摄影测量技术的误差来源多种多样，主要可以归纳为设备误差、环境因素、操作误差和数据处理误差四个方面。

1.设备误差：设备误差主要包括无人机硬件误差、相机镜头畸变和传感器偏差等。

无人机硬件误差可能来源于飞行控制系统的精度不足、GPS定位误差等；相机镜头畸变则可能导致影像变形、失真等问题；传感器偏差则可能影响到数据的准确性和一致性。

这些设备误差都会对最终的测量结果产生不同程度的影响。

无人机航拍图像处理算法研究与优化

无人机航拍图像处理算法研究与优化随着科技的迅猛发展，无人机作为一种重要的航空器，被广泛应用于各个领域，尤其是航拍领域。

无人机航拍图像处理算法的研究和优化对于提高图像质量、准确性和处理效率至关重要。

本文将探讨无人机航拍图像处理算法的研究内容和优化方法。

无人机航拍图像处理算法主要包括图像采集、图像校正、目标检测和图像拼接等步骤。

首先，图像采集要求无人机在飞行过程中准确获取高质量的图像数据。

为此，通常采用高分辨率的相机，配备稳定的云台系统，保证图像的清晰度和稳定性。

同时，对于特殊场景下的航拍，如夜间、高海拔、反射强烈等情况，也需要根据实际需要选择合适的设备和技术。

其次，图像校正是无人机航拍图像处理的重要环节。

由于无人机飞行时的姿态变化和相机畸变等因素，获取的图像可能存在畸变和倾斜。

因此，需要对图像进行校正，恢复真实的场景视角。

常用的图像校正方法包括畸变校正和姿态校正。

其中，畸变校正主要通过摄像机特性建模和标定技术进行，而姿态校正则通过无人机飞行数据和传感器数据进行。

第三，目标检测是无人机航拍图像处理的核心步骤之一。

无人机航拍图像通常包含大量目标，如建筑物、道路、车辆、人物等。

精确有效地检测目标是提取有用信息的关键。

目前，目标检测方法主要分为传统的基于特征工程的方法和深度学习方法。

传统方法运用各种图像处理和特征提取技术，结合机器学习算法实现目标检测。

深度学习方法则主要基于卷积神经网络（CNN）进行特征提取和目标分类。

该方法具有较高的准确性和强大的自适应能力。

最后，图像拼接是无人机航拍图像处理的最终步骤之一。

无人机航拍通常采用多个图像进行拼接，以获得全景图像或大范围覆盖的图像。

图像拼接的目标是将多个局部图像拼接成一个整体，保持场景的连续性和一致性。

图像拼接方法主要分为基于特征匹配和基于像素的方法。

基于特征匹配的方法通过提取关键点和描述子，进行特征匹配和变换矩阵估计；而基于像素的方法则直接根据像素信息进行图像拼接。

无人机的导航系统误差修正技术研究

无人机的导航系统误差修正技术研究研究方案：无人机的导航系统误差修正技术研究引言：随着无人机技术的飞速发展，无人机在农业、物流、环境监测、安全救援等领域的应用日益广泛。

然而，无人机的导航系统存在一定的误差，影响着无人机的精确飞行和任务完成。

本研究旨在研究无人机导航系统误差的修正技术，提高无人机的飞行精度和任务执行能力，为实际应用提供有价值的参考。

一、方案实施1. 设计实验场景：选择一个宽阔的开放场地作为无人机的飞行测试区域，保证其能够提供良好的飞行条件和数据采集环境。

2. 航迹规划：根据无人机的性能参数和所需测试的误差类型，设计不同的航迹规划，包括直线飞行、曲线飞行、高度变化等，以模拟真实应用场景中的导航需求。

3. 硬件工具准备：选择一款性能良好的无人机设备，并确保其配备高精度的导航系统，包括惯性导航、全球卫星导航系统（GNSS）等。

还需要使用合适的传感器进行数据采集，如惯性测量单元（IMU）、激光雷达等。

4. 数据采集：在实验区域内，以不同的航迹规划进行无人机飞行。

使用传感器和导航系统记录飞行过程中的各项数据，包括姿态信息、位置坐标、速度等。

5. 数据分析：对采集的数据进行整理和分析，包括误差的测定和分类。

将数据按照时间、空间等维度进行分析，并记录各类误差的产生原因。

二、方案实施阶段一——无人机导航系统误差修正技术的研究1. 已有研究成果总结：基于已有的研究成果和文献综述，总结无人机导航系统误差的常见类型，如惯性导航误差、GNSS定位误差、姿态传感器误差等。

2. 研究目标：针对已有研究成果的不足，提出本研究的目标，即探索新的观点和方法，解决无人机导航系统误差的修正问题。

旨在提高无人机的飞行精度和任务执行能力。

3. 预期结果：预期研究结果为提出一种无人机导航系统误差修正技术，通过有效的算法和传感器数据处理手段，降低误差并提高导航精度。

4. 实验设计：根据已有的研究成果和预期结果，设计无人机导航系统误差修正的实验方案。

无人机航拍影像处理的方法与效果研究

无人机航拍影像处理的方法与效果研究一、引言无人机航拍技术的快速发展为影像处理领域带来了许多新的机遇和挑战。

本文旨在研究无人机航拍影像处理的方法与效果，探讨如何利用无人机航拍技术提高影像处理的效果和质量。

二、无人机航拍影像处理的方法1. 影像获取无人机航拍影像的获取是影像处理的起点，选择合适的无人机和相机设备至关重要。

对于航拍中的目标大小和距离远近有着不同的要求，可根据实际需求选择合适的设备。

此外，飞行路线的规划和拍摄角度的选择也需要考虑，以获取最佳的影像素材。

2. 数据处理无人机航拍所获得的原始影像可能存在噪点、畸变等问题，因此需要进行数据处理。

其中包括影像校正、噪点去除、色彩校正、畸变矫正等步骤，以提高影像的质量和准确性。

3. 特征提取与分析特征提取是无人机航拍影像处理的重要环节之一，通过提取影像中的关键特征，可以用于分类、目标检测、定位等应用。

常用的特征提取方法包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等。

通过对提取到的特征进行进一步分析，可以了解影像中的目标与环境的关系，为后续的应用提供支持。

4. 图像配准与融合在无人机航拍中，由于无人机的飞行和相机的移动，可能导致影像存在不完整、重叠度不高的问题。

因此，需要进行图像配准和融合，以获取较为完整和准确的影像。

图像配准主要包括对齐、叠加等处理，而图像融合则是将不同角度或不同时间拍摄的影像进行融合，以提高影像质量和信息的准确性。

三、无人机航拍影像处理的效果研究1. 地物识别与分析通过对无人机航拍所获得的影像进行处理，可以实现对地物的识别和分析。

例如，利用机器学习算法可以对城市建筑进行分类和识别，进一步分析城市规划和发展。

另外，对农田、森林等自然环境的影像分析，可以帮助农作物生长监测、森林资源管理等领域。

2. 环境监测与变化检测无人机航拍影像处理还可以用于环境监测和变化检测。

通过对长时间序列的航拍影像进行分析，可以监测城市建筑的扩张、土地利用的变化等信息，为城市规划和环保工作提供数据支持。

微小型无人机外方位元素误差改正研究

市建设，灾害应急处理，重大工程建设，国土监察等领域拥
Hale Waihona Puke 如图 1 所示，上述两种误差会导致 GPS 记录数据存在
有独特的优势。
“延时”的情况，飞机 GPS 系统记录的坐标信息（X，Y）不是
本文分析了微小型无人机外方位元素的误差原因和改相机主点所处的位置信息（X1，Y1），这种“延时”误差会在
成原理并且提出了一种基于 sift 影像匹配算法的微小型无两条相邻航带间的相片间产生误差（△ X，△ Y）既 GPS 相
微小型无人机外方位元素误差改正研究
朱光兴，黄芳，杨莎莎
（贵州省第一测绘院，贵州贵阳５５００２５）
摘要：本文分析微小型无人机遥感影像外方位元素误差来源及改正原理，利用ＳＩＦＴ影像匹配算法进行影像匹配，并
建立误差纠正模型，对微小型无人机遥感影像进行外方位元素误差改正，提高影像处理的速度和精度。
x=x0+ △ x y=y0+ △ y
x − x0 =
−
f
a1 ( X a3 (X
− X S ) + b1 (Y − X S ) + b3 (Y
− YS ) + c1 (Z − YS ) + c3 (Z
数据和利用已知控制点进行过空中三角测量校正数据处理的 CCD 的主轴之间存在一定的夹角差。
后的外方位数据进行对比发现，系统误差主要存在于（X，Y
（2）非量测相机机械误差
和 K）三个外方位元素。经过分析，引起这三个外方位元素
非量测相机扫描阵列不平行于光学影像，致使数字化影
的误差主要为 GPS 航带间相对定位误差和角定向元素存在像相对于光学影像有一定的旋转的误差。

无人机航拍技术中的图像处理与分析方法

无人机航拍技术中的图像处理与分析方法随着无人机技术的快速发展，无人机航拍已经成为了现代摄影和影像领域的重要工具。

而无人机航拍的图像处理与分析方法更是无人机应用的核心，对于优化摄影画面、提高航拍数据的可利用性以及实现更多应用场景起着至关重要的作用。

本文将对无人机航拍技术中的图像处理与分析方法进行探讨和分析。

首先，无人机航拍技术的图像处理方法包括图像校正和图像增强。

图像校正主要包括几何校正和色彩校正。

几何校正通过对航拍图像进行去畸变处理和修复畸变，使得航拍图像能够更加准确地反映真实场景。

色彩校正则通过调整图像的亮度、对比度和色彩平衡等参数，使得图像的色彩更加真实、鲜明，提升观赏效果。

图像增强方法则可通过锐化、去噪、对比度增强等技术手段，让图像细节更加清晰、突出。

这些图像处理方法能够提高航拍图像的质量和真实性，使得无人机航拍的数据更加可靠和精准。

其次，无人机航拍技术中的图像分析方法十分重要。

图像分析主要包括场景识别、目标检测和特征提取等方面。

场景识别通过对图像进行语义解析，能够识别出图像中的不同场景，如道路、城市、农田等。

目标检测则可通过图像处理算法，实现对图像中感兴趣物体的自动检测，如建筑物、车辆、行人等。

而特征提取则是通过图像处理方法从图像中提取出对特定任务有用的特征，如纹理特征、颜色特征和形状特征等。

这些图像分析方法的应用既可以帮助无人机获取更多有用的信息，又可以实现针对不同目标和场景的智能化处理。

进一步来说，无人机航拍技术中的图像处理与分析方法不仅包括传统的图像处理算法，还包括深度学习和计算机视觉等先进技术的应用。

深度学习是一种基于神经网络的技术，可以通过大量的标注数据进行训练，从而实现对图像中目标的自动检测和识别。

计算机视觉则是将图像处理与人工智能相结合的一门学科，通过图像的分析和理解，实现对图像中目标的识别与理解。

在无人机航拍技术中，这些先进方法的应用使得图像的分析和处理能力大幅提升。

例如，在农业领域，无人机航拍技术可以通过图像处理与分析方法实现对农作物的生长状况、病虫害的识别和分析，实现智能农业的发展。

提高无人机航测影像精度的措施探讨

提高无人机航测影像精度的措施探讨摘要：随着科技的进步和社会的发展，我国摄影测量技术得到了大幅提高。

鉴于无人机轻型化、便捷化和智能化的特点，无人机航测在小区域和飞行困难地区高分辨率影像快速获取以及小区域地形测量方面具有高效、直观等显著优势。

本文对提高无人机航测影像精度的措施进行探讨。

关键词：无人机航测;影像精度;措施1提高无人机航测影像精度的措施1.1优化像控布设，提高平差精度空中三角测量是基于地面像控点坐标，利用后方交会原理计算得到相片的内方位元素和外方位元素；再基于立体像对中的内外方位元素和像点坐标，利用前方交会原理计算得到对应的地面坐标。

因此，平坦地区应均匀分布像控点，高差大的测区要加密像控点，这样区域网约束平差后的坐标值更趋近于实际值，从而提高像点对应的地面坐标精度。

1.2减小投影误差增强航片几何属性航摄相片为地面景物的中心投影构像，而地图是地面景物的正射投影，当地面和相片均严格水平时，两种投影结果是等效的；但地球表面起伏将引起像点位移，无人机平台飞行过程中的波动会引起相片倾斜。

因此，尽量选择晴朗无风的天气条件进行航拍，以增强相片的判读性和保证飞行姿态的稳定性，从而提高相片坐标系下的像素点平面精度；在高差大于1/4相对航高的测区需分区进行航线设计，以减少由投影参考面变化造成的投影误差。

1.3基于FullResolution方法的影像匹配全数字摄影测量的基础是影像匹配。

众所周知，影像都有灰度值，先将影像各点的灰度值转换为整数；再对相片有可能出现的最大灰度变化范围进行等分；然后每隔一个间隔获取一个点的灰度值进行准确采样，对实际连续函数模型进行离散化量测（即基于灰度的影像匹配法）；最后利用数字影像内定向确定地面坐标系与相片坐标系的关系。

无人机采用最小二乘匹配算法，利用计算机对数字影像进行数值计算的方式完成影像匹配。

利用法方程式系数矩阵的逆矩阵求得其精度指标，再引入变换参数作为待定值，一同纳入到最小二乘解算中，使匹配可达1/10像素的精度（子像素精度）。

无人机影像拼接误差实验研究

４８，１２１００１
激光与光电子学进展
ｗｗｗ．ｏｔｉｃｓｏｕｒｎａｌ．ｎｅｔｐｊ
了改进。现有的各种影像融合方法、影像拼接的基本类型、近年来影像拼接的研究状况及研究方法都得到了
６，７］。很好的总结［
］文献［研究工作多集中在特征点提取、剔除误匹配及影像融合等方面，但是对拼接过程中的误差较少１７涉及。对于无人机（影像来说，通常一个测区的影像少则上百张，多则上万张，面对这么庞大的数据ＵＡＶ）量，其影像拼接误差的累积是不能忽略的。针对该问题，本文分析了无人机影像拼接误差的来源，讨论了一些减小影像拼接误差的技术措施。
ＥｘｅｒｉｍｅｎｔａｌＳｔｕｄｏｎＵＡＶＩｍａｅＳｔｉｔｃｈｉｎＥｒｒｏｒｐｙｇｇ
ＨｅＪｉｎｉＹｏｎｓｈｕｕＨｅｎＬＬｇｇｇ
（ＧＩＳＥｎｉｎｅｅｒｉｎＣｅｎｔｅｒ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＪｉａｏｔｏｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔＣｈｅｎｄｕ，Ｓｉｃｈｕａｎ６１００３１，Ｃｈｉｎａ）ｇｇｇｙ，ｇ，Ａｂｓｔｒａｃｔｓｔｈｅｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）ｉｍａｅｈａｓｌａｒｅｄａｔａａｍｏｕｎｔｓａｎｄｈｉｈｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｔｈｅｓｔｉｔｃｈｉｎＡｇｇｇｇ，ｃａｎｎｏｔｂｅｉｎｏｒｅｄｄｕｒｉｎｔｈｅｉｍａｅｍｏｓａｉｃｗｈｉｃｈｉｎｖｏｌｖｅｓｍｕｌｔｉｌｅｉｍａｅｓ．Ｆｕｒｔｈｅｒｍｏｒｅｗｉｔｈｔｈｒｏｃｅｓｓｅｒｒｏｒｇｅｇｐｇｐｇｎｕｍｂｅｒｏｆｍｏｓａｉｃｉｍａｅｓｉｎｃｒｅａｓｉｎｔｈｅｅｒｒｏｒｓｗｉｌｌｃｏｎｔｉｎｕｅｔｏａｃｃｕｍｕｌａｔｅ．ＴｈｅｍａｉｎｅｒｒｏｒｓｏｕｒｃｅｓｏｆＵＡＶｉｍａｅｇｇｇｍｏｓａｉｃｓａｒｅａｎａｌｚｅｄ．Ａｄｅｅｓｔｕｄｉｓｍａｄｅｏｎｔｈｅｉｍａｅｏｖｅｒｌａａｎｄｔｈｅｅｒｒｏｒａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎｒｏｂｌｅｍ．Ｔｈｅｏｔｉｍａｌｙｐｙｇｐｐｐ，ｏｆＵＡＶｉｍａｅｍｏｓａｉｃｉｓｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄａｎｄｔｈｅｏｒｉｉｎａｌｉｍａｅｉｓｓａｒｓｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｔｏｔｈｅｏｔｉｍａｌｏｖｅｒｌａ．ｏｖｅｒｌａｇｇｇｐｇｐｐｐ，ｔＡｉｍｉｎａｔｔｈｅｅｒｒｏｒａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎｒｏｂｌｅｍｄｕｒｉｎｓｌｉｃｉｎｒｏｃｅｓｓｈｅｂｌｏｃｋｓｌｉｃｉｎｍｅｔｈｏｄｉｓｒｏｏｓｅｄ．Ｔｈｅｇｐｇｐｇｐｐｇｐｐ，ａｅｘｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｉｍａｅｓｃａｎｂｅｒｅｄｕｃｅｄａｃｃｏｒｄｉｎｔｏｔｈｅｏｔｉｍａｌｏｖｅｒｌａｎｄｔｈｅｐｇｇｐｐｅｒｒｏｒｃａｎｂｅｒｅｄｕｃｅｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌａｓｔｈｅｂｌｏｃｋｓｌｉｃｉｎｍｅｔｈｏｄｉｓａｄｏｔｅｄｔｏｓｌｉｃｅｓａｒｓｅｄｉｍａｅ．Ｔｈｅｖｉｓｉｏｎｓｔｉｔｃｈｉｎｐｇｐｐｐｇｙｇ，ｅｆｆｅｃｔｒｏｃｅｓｓｉｎｏｆｉｍａｅｓｌｉｃｉｎｃａｎｂｅｉｍｒｏｖｅｄｗｉｔｈｔｈｅｅｆｆｉｃｉｅｎｃｏｆｉｍａｅｅｎｈａｎｃｅｄｉｎａｃｅｒｔａｉｎｅｘｔｅｎｔ．ｐｇｇｐｇｐｙｇ；；；；；ＫｅｗｏｒｄｓｉｍａｅｒｏｃｅｓｓｉｎｉｍａｅｓｔｉｔｃｈｕｎｍａｎｎｅｄａｅｒｉａｌｖｅｈｉｃｌｅｅｒｒｏｒａｃｃｕｍｕｌａｔｉｏｎｅｒｒｏｒａｎａｌｓｉｓｏｔｉｍａｌｇｐｇｇｙｐｙｏｖｅｒｌａｐＯＣＩＳｃｏｄｅｓ００．２０００；１１０．３０００；１是把同一场景的相互有部分重叠的一系列图片合成为一张大的宽视角影像。影像拼接技术在空间探测、海底勘测、医学、气象、地质勘测、军事、视频压缩和传输等领域都有广泛的应用。近年来，研究

无人机测绘操作中的常见错误及纠正方法

无人机测绘操作中的常见错误及纠正方法无人机测绘技术的发展为地理信息行业带来了革命性的变化。

无人机测绘操作的高效性和精确性使其成为现代测绘领域中不可或缺的工具。

然而，由于技术的复杂性和操作的难度，无人机测绘中常常会出现一些错误。

本文将介绍一些常见的错误，并提供相应的纠正方法。

错误一：姿态控制不准确无人机在飞行过程中，姿态控制的准确性对于测绘结果的精确性至关重要。

然而，由于风力、电池电量等因素的影响，无人机的姿态控制有时会出现偏差。

纠正方法：在飞行前，应仔细检查无人机的电池电量和风力状况。

同时，使用高精度的惯性导航系统和姿态传感器可以提高姿态控制的准确性。

在飞行过程中，及时校正无人机的姿态，避免出现偏差。

错误二：图像重叠率不足图像重叠率是无人机测绘中一个重要的参数，它决定了后期图像处理的质量。

如果图像重叠率不足，将导致地物特征缺失或者无法正确匹配。

纠正方法：在飞行计划中，合理设置图像重叠率。

根据地物复杂程度和测绘要求，通常情况下，垂直方向的重叠率应在60%至80%之间，水平方向的重叠率应在20%至40%之间。

通过合理设置图像重叠率，可以提高后期图像处理的准确性。

错误三：地面控制点设置错误地面控制点是无人机测绘中的关键要素，它们用于提供地面坐标系统的参考。

然而，地面控制点设置错误会导致整个测绘过程的准确性下降。

纠正方法：在设置地面控制点时，应根据测绘区域的大小和复杂程度进行合理布置。

通常情况下，地面控制点应均匀分布在测绘区域内，并且要远离可能产生干扰的地物。

同时，使用高精度的全球定位系统（GPS）进行地面控制点的测量，可以提高其准确性。

错误四：相机校正不准确相机校正是无人机测绘中的一项重要工作，它可以消除相机畸变和误差，提高图像的几何精度。

然而，如果相机校正不准确，将导致测绘结果的精度下降。

纠正方法：在相机校正前，应使用高精度的校准板对相机进行校准。

同时，选择适当的相机校正算法，并根据实际情况进行参数调整。

无人机飞行中的图像畸变校正方法

无人机飞行中的图像畸变校正是一项重要的任务，它对于获取高质量的图像至关重要。

下面我将详细介绍一种无人机飞行中的图像畸变校正方法。

一、问题分析无人机在飞行过程中，由于受到风力、重力、空气阻力等因素的影响，会导致图像产生畸变。

这种畸变会影响图像的清晰度和准确性，因此需要进行校正。

二、解决方案1. 畸变检测首先，我们需要对无人机拍摄的图像进行畸变检测，以确定畸变的大小和方向。

常用的畸变检测方法包括直方图均衡化、边缘检测和曲率分析等。

通过对图像的畸变进行检测，我们可以获得一个畸变矩阵，为后续的校正提供依据。

2. 校正面部畸变针对无人机拍摄的图像，我们需要使用专门的畸变校正算法来校正面部畸变。

常用的校正算法包括径向基函数(RBF)算法、多项式拟合算法等。

这些算法可以根据畸变矩阵和图像数据，计算出校正后的图像数据。

3. 优化校正结果为了提高校正结果的准确性，我们可以采用一些优化算法来对校正结果进行优化。

例如，可以利用遗传算法、粒子群优化算法等对校正后的图像进行优化，以提高图像的质量和准确性。

三、实验验证为了验证上述方法的可行性，我们可以进行一系列实验。

首先，我们可以使用无人机拍摄一组图像，并使用畸变检测算法对图像进行畸变检测。

然后，我们使用相应的校正算法对图像进行校正，并使用优化算法对校正结果进行优化。

最后，我们可以比较未经过校正和经过校正的图像质量，以验证方法的准确性。

实验结果表明，经过畸变检测、校正面部畸变和优化校正结果的算法处理后，无人机拍摄的图像质量得到了显著提高。

与未经校正的图像相比，经过校正的图像更加清晰、准确，能够更好地反映出实际场景的细节和特征。

四、总结无人机飞行中的图像畸变校正是一项重要的任务，它对于获取高质量的图像至关重要。

通过畸变检测、校正面部畸变和优化校正结果的算法处理，可以显著提高无人机拍摄的图像质量。

在实际应用中，我们需要根据不同的情况和需求，选择合适的畸变检测算法、校正面部畸变算法和优化算法，以提高图像的质量和准确性。

无人机航拍影像处理与分析技术研究

无人机航拍影像处理与分析技术研究随着科技的不断发展，无人机作为一种新兴的技术手段，正被越来越广泛地应用到各个领域。

在航拍方面，无人机可以帮助我们获取到高精度、高分辨率的影像数据，为科学研究、城市规划、环境监测等方面提供了强有力的支撑和依据。

但是，无人机获取到的影像数据量极大，如何进行有效地处理和分析，就成为了一个亟待解决的问题。

一、影像数据处理的现状对于无人机获取到的影像数据，通常需要进行预处理和后处理。

预处理包括图像采集、图像校正、图像融合等。

后处理包括图像分割、特征提取、目标识别等。

目前，常用的影像处理软件有ENVI、ArcGIS、Pix4D、Photoscan等。

然而，这些软件虽然能完成一些基础功能，但是无法满足实际应用中的需求，比如大数据处理，高精度定位，复杂场景的处理等。

二、影像处理中存在的问题在无人机航拍影像处理过程中，存在着一些问题。

例如，传感器的误差会导致图像的偏差和畸变，需要进行复杂的校正处理；大数据量的处理需要大量的计算资源，同时还需要保证数据的安全性和隐私性；在复杂场景下，图像分割和特征提取也会变得更加困难。

三、改进影像处理的技术针对上述问题，研究人员提出了许多方法和技术来改进影像处理的效率和质量。

例如，在预处理方面，可以采用多相机标定、飞行轨迹优化等技术来解决传感器误差的问题，从而提高影像处理的精度和质量；在后处理方面，可以使用机器学习、深度学习等技术来进行图像分割和目标识别，从而提高处理速度和准确性。

除此之外，基于云计算的影像处理平台也是一个很好的解决方案。

这种平台可以提供分布式计算、存储资源和高速网络，为无人机影像处理提供高效、安全、低成本的解决方案。

四、未来的发展趋势无人机航拍影像处理与分析技术的发展趋势，将朝着更加智能、自动化、高效的方向发展。

例如，研究人员正在尝试将无人机影像处理与人工智能相结合，让计算机自动进行图像处理和分析，从而减轻人们的工作负担；同时，无人机影像处理也将渐渐向着三维重建、虚拟现实方向发展，进一步扩展了无人机的应用范围。

无人机航拍影像处理技术研究及相关算法优化

无人机航拍影像处理技术研究及相关算法优化引言：随着无人机（Unmanned Aerial Vehicle, UAV）技术的发展，无人机航拍影像处理技术在各个领域得到了广泛应用。

无人机航拍影像的处理是指对无人机在飞行过程中所获取的影像进行分析和优化处理的过程。

本文将从无人机航拍影像处理的技术研究和相关算法优化两个方面进行探讨。

一、无人机航拍影像处理技术研究1. 硬件设备的优化在无人机航拍影像处理技术研究中，硬件设备的优化是非常重要的一环。

首先是选择适合的无人机，合理选择无人机的载荷和传感器，使其能够满足航拍影像处理的需求。

其次，无人机的飞行控制系统需要稳定可靠，以保证影像的采集质量。

另外，相机的分辨率和镜头的选用对影像质量也有着重要影响。

2. 影像采集与传输技术无人机航拍影像处理技术的研究离不开先进的影像采集与传输技术。

传统的有线传输方式存在着受限于线缆长度、易受干扰等问题。

因此，无线传输技术逐渐成为无人机航拍影像处理的主要选择。

高清图像传输、稳定性和实时性都是无人机航拍影像处理技术研究中需要重点考虑的问题。

3. 影像质量改善无人机在飞行过程中，由于空气振动、天候、光照等因素的干扰，所拍摄的航拍影像常常存在一定的噪声、模糊和失真等问题。

因此，在无人机航拍影像处理技术研究中，如何提高影像的质量成为了一个关键问题。

这可以通过降噪算法、图像增强技术以及运动补偿等方法来实现。

4. 影像拼接与重建无人机在飞行过程中，通过连续采集一定数量的航拍影像，可以实现影像的拼接与重建。

影像拼接技术可以将多张航拍影像拼接成一张全景图像，而影像重建技术可以通过多角度的航拍影像重建三维模型。

无人机航拍影像处理技术的研究中，拼接与重建的算法优化也是一个重要的研究方向。

二、相关算法优化1. 图像分割算法优化图像分割是无人机航拍影像处理技术研究中的关键步骤。

通过将图像分割成不同的区域，可以实现对图像中的目标、背景等进行识别和提取。

无人机拍摄影像的后期处理技巧研究

无人机拍摄影像的后期处理技巧研究简介：随着科技的不断发展，无人机摄影逐渐成为了摄影爱好者和专业摄影师们的新宠。

无人机可以拍摄到独特的视角和激动人心的场景，但是仅靠拍摄并不能展现其最大的价值。

在无人机拍摄的影像中，后期处理技巧至关重要，能够将影像的美感和故事性进一步提升。

本文将探讨无人机拍摄影像的后期处理技巧，包括色彩校正、镜头失真修复和剪辑等方面。

一、色彩校正无人机拍摄的影像往往在色彩方面存在一定的差异，这是由于相机传感器的特性以及飞行高度与角度的影响造成的。

在进行色彩校正时，我们需要做出以下调整：1. 色温调整：由于不同光照条件的影响，照片的色温可能偏暖或偏冷。

我们可以通过增加或减少色温来调整影像的整体氛围和色彩平衡。

2. 对比度调整：通过增加或减少对比度，我们可以控制影像的明暗程度和细节表现。

3. 饱和度调整：适度增加饱和度可以使影像看起来更加生动鲜艳，但过度增加饱和度会导致色彩失真。

二、镜头失真修复无人机拍摄的影像中，镜头失真是常见的问题之一。

由于无人机飞行过程中的震动和大气干扰等因素，镜头可能产生多种类型的失真，例如畸变和色散等。

以下是一些处理镜头失真的技巧：1. 畸变校正：使用特殊的镜头畸变校正算法，可以修复拍摄影像中的几何畸变，使画面更加真实和直观。

2. 色散校正：某些镜头可能会产生色散现象，导致边缘色彩和对比度出现异常。

通过使用软件工具，我们可以进行精细的色散校正，提高画面的质量和可视度。

三、剪辑剪辑是后期处理中不可或缺的一部分，通过合理的编辑和剪切，我们可以将无人机拍摄的原始素材转化为生动有趣的故事。

以下是一些剪辑技巧：1. 创造节奏感：通过合理安排片段的长度和顺序，可以营造出一种紧凑有节奏感的影像风格。

重心镜头和宽广镜头可以辅助创造更高的视觉冲击力。

2. 加入过渡效果：过渡效果可以使片段之间的转场更加平滑，增加观影体验的流畅度。

例如淡入淡出、幻灯片等效果可以有效地连接不同场景。

无人机航拍影像的精细化处理技术研究

无人机航拍影像的精细化处理技术研究无人机已经成为现代航拍影像的主要工具。

它们可以在各种天气状况下飞行和拍摄，能够捕捉到我们从未见过的精美景象。

但是，无人机航拍影像在采集、存储和编辑过程中可能会面临一系列问题。

下面我们将介绍一些精细化处理技术，以提高无人机航拍影像的质量。

1.相机校准相机校准是提高传感器精度的重要技术。

校准可以消除相机畸变，提高相机的精度和稳定性。

相机校准可以完成三个主要任务：确定相机在空间坐标系中的外参（即相机的位置和方向）和内参（即相机的焦距、光心和相机镜头形变参数），去除相机的畸变，计算真实的图像坐标。

这些参数对于测量、拼接和矫正航拍影像等重要任务至关重要。

2.航路优化优化航路可以帮助我们更有效地捕捉要素。

为了最大程度地保证拍摄的质量，我们需要考虑航线的走向、高度和速度。

在航线规划过程中，需要考虑航线直线度、飞行高度和密度，以及相机的像元分辨率和视场角度。

对于像素分辨率较低的相机，应该考虑增加航线的覆盖率，以提高相机拍摄的质量。

3.图像拼接图像拼接是无人机航拍影像处理中的重要一步。

图像拼接可以将一系列单独的影像组合成一个更大的图像。

当相邻图像之间有重叠时，我们可以计算这些影像之间的重叠区域，然后使用图像质量较高的部分来合并图像。

在图像拼接过程中，我们需要对图像进行裁剪、变形和旋转等处理。

此外，我们还可以使用多种方法来进一步优化图像拼接的效果。

4.图像增强图像增强可以提高图像的可视化效果。

在增强图像时，我们需要考虑以下一些因素：尽可能减少噪声，增加对比度和色彩，以及提高图像的清晰度。

要达到这些目标，我们可以使用众多图像增强技术，如直方图均衡化、对比度增强和色彩修正等。

这些技术可以使图像更加真实、清晰和易于理解。

5.3D模型重建3D模型重建是将航拍影像转换成数字地图的过程。

在3D模型重建中，我们需要使用相机定位参数和图像点云来还原三维地图。

点云是由有序的空间点组成的，点云可以被描述成一张二度空间图像。

无人机遥感影像的处理与分析

无人机遥感影像的处理与分析随着科技的不断进步和发展，各种新技术不断涌现，其中无人机遥感技术越来越广泛应用于生产、科研、环保等领域。

遥感技术是指利用卫星、飞机、无人机等遥感平台采集大气、地表等界面信息的一种技术。

与传统遥感技术相比，无人机遥感技术更加灵活、高效、精度更高。

但是，如何高效准确地处理和分析无人机遥感影像数据，以达到更好的应用效果，是摆在我们面前的一个问题。

一、无人机遥感影像处理无人机遥感影像处理是指将无人机所拍摄的原始影像转换为数字影像，并经过各种预处理和去噪处理，最终形成可以进行分析和应用的数据。

无人机拍摄的原始影像数据较大，高分辨率的影像文件容量很大，导致数据传输速度慢，也增加了数据处理的复杂性。

因此，在进行影像处理之前，需要对全流程进行规划与设计。

1.数字图像处理数字图像处理是对彩色图像进行数字化表达，从而可以用计算机进行图像的编辑、处理和分析。

在无人机遥感影像处理中，数字图像处理是数据的预处理工作，它主要包括：（1）数字图像增强数字图像增强是指采用各种算法和技术，通过对影像亮度、对比度和色彩等进行调整和优化，以改善图像视觉效果的过程。

例如，通过灰度变换、直方图均衡化等方式，可以提高图像的清晰度和对比度，让人类眼睛更容易区分各种细节信息。

（2）数字图像滤波数字图像滤波是指对图像进行降噪、平滑和增强，减少数据的失真和误差的过程。

例如，高斯滤波和中值滤波等算法可以有效地平滑噪声，滤波后的图像质量更高。

2.影像分类影像分类是指将未加工的无人机遥感数据进行分类和组合，以生成有用的信息。

影像分类技术是分析无人机遥感影像信息的关键，它主要通过像元的亮度、时间序列、空间的相关性和纹理等信息，进行像元分类和区域分类的过程，以得到图像信息的详细结构和组成信息。

（1）像元分类像元分类技术是针对像元信息进行分类的技术，它通常使用监督学习或无监督学习的方法进行训练。

常用的像元分类技术包括最小距离分类、分级分类、最大似然分类、支持向量机分类等算法。

无人机影像误差分析和改善方法研究

st th st
Abstract
In recent years, one of the developing trends of remote sensing is unmanned aerial vehicle (UAV) remote sensing. Unmanned aerial vehicle (UAV) remote sensing technology has become a powerful means to improve the potential of Surveying and mapping results, and is a shortcut to enhance the ability of Surveying and mapping emergency support. It is an important way to obtain remote sensing data, and it can obtain large scale and high resolution images, and has the advantages of strong image timeliness, strong pertinence, high flexibility in executing tasks and low running cost. The geometric position, size, shape and azimuth of the image in the image can be changed by the geometric position of the image pixel, such as the extrusion, extension, offset and distortion that occur in the image pixel of the unmanned aerial vehicle (UAV). It’s getting rid of it. In this paper, the causes of UAV image errors, the principles of geometric error correction, and the resampling of digital images are discussed in detail.

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3.1. 数字影像的几何校正原理
遥感影像的几何变形不外乎三种，平移、旋转、尺度伸缩，相应的数学模型：
x cos θ y = ρ − sin θ
sin θ X + X 0 cos θ Y + Y0
(1.1)
式中，(X, Y)为基准图坐标中的网格单元位置， X 0 ， Y0 则是 X，Y 方向上的平移量， θ 为对应的旋转角，
关键词
无人机，影像，误差，分析，校正
Copyright © 2018 by authors and Hans Publishers Inc. This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY). /licenses/by/4.0/
DOI: 10.12677/csa.2018.89155 1424 计算机科学与应用
李乃强，刘婵娟
胀状的失真现象。
2.2. 地形起伏引起的像点位移
当地形不是完全水平时，无论拍摄相片是水平还是倾斜状态，都会因地形起伏而产生像点位移，这是中心投影与正射投影两种投影方法在地形起伏的情况下产生的差别，因此，也把因地形起伏造成的像点位移称为投影差。同时，因地形起伏引起的像点位移也同样会引起像片比例尺及图形的变化，而且由于像底点不在等比线上，因此，综合考虑像片倾斜和地形起伏的影响，像片上任何一点都可能存在像点位移，且位移的大小随点位的不同而不同，由此导致一张像片上不同点位的比例尺不相等。
x = a11 X + a12Y + a13 y = a21 X + a22Y + a23
(1.2)
得：
DOI: 10.12677/csa.2018.89155
1425
计算机科学与应用
李乃强，刘婵娟
在式(1.2)中，假设影像中各个像元的伸缩比例是相同的，这种假设只在影像变形很小的时候适用。因此，为了能更加真实的描述影像的变形，用一个多项式来描述变形，这就是所谓的多项式校正模型，即：
st th st
Abstract
In recent years, one of the developing trends of remote sensing is unmanned aerial vehicle (UAV) remote sensing. Unmanned aerial vehicle (UAV) remote sensing technology has become a powerful means to improve the potential of Surveying and mapping results, and is a shortcut to enhance the ability of Surveying and mapping emergency support. It is an important way to obtain remote sensing data, and it can obtain large scale and high resolution images, and has the advantages of strong image timeliness, strong pertinence, high flexibility in executing tasks and low running cost. The geometric position, size, shape and azimuth of the image in the image can be changed by the geometric position of the image pixel, such as the extrusion, extension, offset and distortion that occur in the image pixel of the unmanned aerial vehicle (UAV). It’s getting rid of it. In this paper, the causes of UAV image errors, the principles of geometric error correction, and the resampling of digital images are discussed in detail.
3. 几何误差校正
几何校正的目的是为了确保不同影像之间的几何一致性，在同一个指定的投影参考坐标系中，表达所获取的地理信息，使针对于影像的拼接、几何量测、综合制图和属性分析都能顺利进行。几何校正分为几何粗校正和几何精校正两种，系统误差畸变有一般的规律性，其大小可以大致预测，并且通过数学模型进行误差改正，随机误差畸变大小不能用数学模型代替，但是大量的误差值可能会呈现某个数学分布，在改正的过程中往往采取数学模型去无限逼近，最大可能的消弱随机误差造成的失真，这种校正后得到的新的数字影像灰度值和点位都会出现偏差，需要进一步对新的影像做重采样，输出后得到全新的影像。
2.1. 镜头畸变
镜头畸变是光学透镜固有的透视失真的总称，这种失真是透镜的固有特性(凸透镜汇聚光线、凹透镜发散光线)，镜头畸变主要有枕形畸变和桶形畸变。枕形畸变，又称枕形失真，它是由镜头引起的画面向中间“收缩”的现象。与枕形失真相对的是桶形失真。桶形畸变，又称桶形失真，是由镜头中透镜物理性能以及镜片组结构引起的成像画面呈桶形膨
ρ 为伸缩比例因子， ( x, y ) 为畸变图像中像元的网格单元位置。令： a11 = ρ cos θ , a12 = ρ sin θ , a12 =+ a11 X 0 a12 X 0 ,a21 = −a12 , a22 = a11 , a23 = a11Y0 − a12 X 0 ，则由 (1.1) 式可
摘
要
近年来，遥感的发展趋势之一就是无人机遥感，无人机遥感技术已经成为提高测绘成果现势性的有力手
文章引用: 李乃强, 刘婵娟. 无人机影像误差分析和改善方法研究[J]. 计算机科学与应用, 2018, 8(9): 1423-1428. DOI: 10.12677/csa.2018.89155
李乃强，刘婵娟Байду номын сангаас
Keywords
Unmanned Aerial Vehicle, Image, Error, Analysis, Correction
无人机影像误差分析和改善方法研究
李乃强，刘婵娟
江苏省测绘工程院，江苏南京
收稿日期：2018年9月1日；录用日期：2018年9月14日；发布日期：2018年9月21日
Open Access
1. 引言
由于无人机航测遥感系统具有灵活、成本低、大比例尺高精度的特点，在小区域和飞行困难地区快速获取高分辨率影像方面有明显优势，因此，无人机航测遥感技术已经成为提高测绘成果现势性的有力手段，是增强测绘应急保障能力的捷径[1]。无人机影像由于受飞行高度、相机视角的影响，单张无人机影像所覆盖的区域面积不大，在特定任务中需要对多张影像进行拼接，有效覆盖所有工作区，影像匹配从提出到现在，经过了很多次的改进和发展，无论是匹配点精度还是匹配速度都有了量和质的飞跃，但是由于无人机影像具有像幅小、重叠度变化大、旋偏角大、影像畸变大、噪声和遮挡严重等不好的特性，需要寻找一种对各种畸变、噪声都具有良好鲁棒性的一种算法，而基于特征匹配的影像拼接算法能很好的满足，因而被广泛的应用[2]。本文按照国家相关规范，详细介绍智慧城市时空大数据与云平台的建设目标与任务、技术路线、关键技术等方面内容。
Computer Science and Application 计算机科学与应用, 2018, 8(9), 1423-1428 Published Online September 2018 in Hans. /journal/csa https:///10.12677/csa.2018.89155
段，是增强测绘应急保障能力的捷径。它能够获取大比例尺高分辨率影像，并具有影像时效性强、针对性强，执行任务灵活性高，运行成本低等优点，是获取遥感数据的重要途径。无人机影像成像过程中所产生的图像像元的几何位置相对于参照系统(地面实际位置或地形图)发生的挤压、伸展、偏移和扭曲等变形，使图像中地物的几何位置、尺寸、形状、方位等发生改变，图像的几何畸变可通过几何校正消除。本文详细阐述无人机影像误差成因分析、几何误差校正原理、数字影像重采样等研究内容。
x = a10 + a11 X + a12Y + a13 X 2 + a14 XY + a15Y 2 + a20 + a21 X + a22Y + a23 X 2 + a24 XY + a25Y 2 + y =
(1.3)
3.2. 直接线性变换法
直接线性变化法(DLT)，是建立像点的“坐标仪坐标”和相应的物方空间坐标直接的线性关系，直接线性变换方程与共线方程是等价的，实际上就是共线方程的变形推导。共线方程总共有 3 个内方位元素和 6 个外方位元素，直接线性变换模型有 11 个变换参数，传感器的内、外方位元素隐含其中，表明它的变换参数存在一定的相关性，比例尺一致性和坐标轴正交性两个约束条件在计算过程中是不能忽略的，解算 DLT 算法时，一般采用附有限制条件的间接平差模型，将附有限制条件的间接平差模型进行线性化，组成误差方程，列出控制点的误差方程和法方程，最后利用最小二乘原理求解 DLT 的变换系数。
2.3. 地球曲率引起的像点位移
地球曲率简单的说就是表面的弯曲程度，它引起的像点位移可以类似的看作不同参考平面的地形起伏导致的像点位移。按照地形起伏投影误差的公式，合理替换其中的参数，就可以对地球曲率引起的像点位移进行计算[5]。