影像快速拼接技術在基礎測繪數(shù)據(jù)更新中的應用

影像快速拼接技術在基礎測繪數(shù)據(jù)更新中的應用

摘要：基礎測繪是對經濟發(fā)展、國防建設、社會發(fā)展和環(huán)境保護的基礎支持和重要保護。地理信息技術發(fā)展幾十年后，模擬和數(shù)字測量逐漸轉向信息處理。機構改革后，地理信息進入了智能發(fā)展的新時代，新的基礎測繪業(yè)務、過程、產品和服務也在研究和實踐方面取得了新的突破，導致生產方法、更新頻率等方面必須加快轉型升級?；A測量過程主要基于傳統(tǒng)方法，例如大地測量、攝影、繪圖等。結果主要是具有不同比例尺的地形或“4D”數(shù)據(jù)產品。2020年以來，省級基礎教育模式已有創(chuàng)新，技術生產組織模式已發(fā)展成為基于合作與協(xié)作的內外融合的新途徑。結果表更側重于按需服務，可將原始“版本”轉換為“增量”數(shù)據(jù)，擴展內容并動態(tài)更新。無人機遙感具有實時的對地觀測能力，可以低成本的獲取高時空分辨率的影像，因此在攝影測量與遙感領域有非常廣泛的應用，尤其在應急保障中，無人機遙感的靈活性使其具有很高的應用價值。由于單張影像往往不能覆蓋要研究的整個地區(qū)，影像拼接是無人機影像處理不可或缺的技術，在應急響應中，快速的拼接算法更是研究重點?；诔叨炔蛔兲卣鞯挠跋衿ヅ渌惴▽χ睾隙容^低的影像的匹配處理效果較好,也適用于運動場景影像和存在部分遮蓋的影像匹配，因此可以用于無人機影像的拼接。關鍵詞：基礎測繪；智能化；影像快速拼接；數(shù)據(jù)豐富；靈活動態(tài)；前言隨著國際電聯(lián)技術的迅速發(fā)展和地理信息系統(tǒng)的廣泛應用，航空航天遙測技術近年來也迅速發(fā)展，成為獲取地理數(shù)據(jù)的主要標志。在這方面，衛(wèi)星遙感和無人機拍攝是獲取圖像的主要手段。在測繪領域，無人機的優(yōu)點包括簡單、易于使用和方便快捷。這使您可以快速創(chuàng)建高速區(qū)域中的高分辨率圖像。所以無人機試驗技術被廣泛應用。但是，由于無人機機翼的高度較低，生成的圖像較少，因此需要合成大量的單個照片，才能在特定區(qū)域生成圖像分析和應用所需的正面圖像。簡要介紹了遙感圖像拼接技術的研究現(xiàn)狀和存在的問題，重點詳細介紹了數(shù)字圖像特征提取、圖像匹配和圖像融合的技術方法。最后，通過對圖像拼接技術的展望和一些改進方向，為圖像拼接的進一步探索提供參考。一、影像快速拼接技術概述1.影像快速拼接的現(xiàn)實意義省測量的基礎任務包括更新市、縣、的所有基礎地理數(shù)據(jù)要素，創(chuàng)建新的測量數(shù)據(jù)，更新市、縣以外的基礎地理數(shù)據(jù)的框架要素，以生成覆蓋全省的優(yōu)于0.5m的圖像地圖版本。快速影像調整技術的主要優(yōu)點是能夠使用大型的城市無人駕駛飛機，并在少量控制點上實現(xiàn)快速影像關聯(lián)和映射。作為城市海量數(shù)據(jù)采集的基礎數(shù)據(jù)源，更新和新的勘測將應用于主城區(qū)的所有要素，從而部分改變了傳統(tǒng)制圖方法。2.影像拼接技術的發(fā)展現(xiàn)狀隨著數(shù)碼攝影的引入，圖形技術的重要性越來越突出，發(fā)展迅速。到目前為止，圖形互連技術已經得到了發(fā)展和發(fā)展。該領域有一種代表性的方法和應用:1996年，RichardSzeliski提出了基于運動的全景影像拼接模型.該方法是一種經典的圖像相關性算法，在組合之前計算圖像之間的幾何變換。2003年，布朗引入了一種將不規(guī)則圖像組合成全景圖像的方法。它將SIF算法應用于圖像位置，從而實現(xiàn)自動調整并產生良好的相關性。到現(xiàn)在，無人機技術發(fā)展迅速，在這方面圖像處理技術迅速發(fā)展，新技術和新方法不斷發(fā)展。并在分析了無人機圖像的擬合特性的基礎上，提出了一種圖像問題積累的解決方法。采用這種方法導致了對威脅圖像轉換關鍵技術的系統(tǒng)研究。該技術主要基于平滑、幾何誤差、自由網(wǎng)格擬合和重新采樣等理論。對基于SIFT的圖像處理技術中鏡頭畸變校正進行了深入分析。SURF匹配使用空間選擇，從而大大優(yōu)化了算法。SIFT匹配測量火星距離，從而改進了計算方法，大大提高了匹配精度。二、影像快速拼接的技術流程1.關鍵技術（1）已有資料準備控制點庫的結果。包括三個源的控制點數(shù)據(jù)，即攝影、大地測量確認和非大地測量控制點，其中基準攝影控制點和地理位置滿足1:10000的精確度要求。大陸架定址精度在定址固定層和山頂層為0.2m?；婧推教姑娴母叱滩顬?.5m。高精度圖像數(shù)據(jù)。從地形車項目圖像映射到1:2000比例尺圖像，地形分辨率為0.2m，符合1:2000的數(shù)字正交要求。當前的情況是，在2014年至2016年期間，它可以作為光控和精度檢測的來源。（2）POS數(shù)據(jù)準備與導入POS數(shù)據(jù)包含拍攝時每個幀的姿勢。首先，需要檢查POS數(shù)據(jù)的完整性，包括照片的經度、飛行高度、傾斜角度和旋轉角度。第二，必須檢查POS數(shù)據(jù)映射，防止POS數(shù)據(jù)中像片ID與影像ID不對應。匯入POS資料時，必須將POS資料的長度和寬度座標轉換為平面座標，并設定適當?shù)能浖鴺讼?。?）控制點選取與量測首先，控制點數(shù)據(jù)庫的結果優(yōu)先于調查區(qū)域中的控制點。第二，將根據(jù)場地主體項目的景觀規(guī)劃重新選擇控制點。在Pix4D軟件中，本文采用在空的三射線編輯器中手動刺控制點的方法，即經過初步處理后，用POS數(shù)據(jù)預測出點的大致位置，選擇所有重疊的照片，逐個設置控制點。2.影像拼接技術面臨的問題隨著科技的發(fā)展，快速成像技術今后將越來越多地用于各個領域。國內外對圖像拼接方法的研究探索越來越多，圖像拼接技術越來越成熟。然而，在圖像合成技術方面仍然存在以下問題。大多數(shù)接合演算法都有很大的限制，通常僅適用于一個場景或一種場景類型。到目前為止，還沒有能夠滿足所有應用服務需求的并排技術。目前，大多數(shù)接頭方法僅側重于匹配精度，而忽略了匹配的有效性。盡管匹配精度有所提高，但效率低下，生產應用程序極為不利。鑒于圖像合成技術的廣泛使用和數(shù)據(jù)量的增加，迫切需要采用能夠提供高精度和高效率匹配的快速合成技術。目前，處理高分辨率和大規(guī)模圖像的效率可能會顯著降低，這表明該技術尚未得到很好的開發(fā)。在沒有明顯特征的情況下合成圖像時會出現(xiàn)匹配錯誤。三、試驗方案1.試驗區(qū)概況本文選擇了一個大城市作為試驗區(qū)，共拍攝了639張無人機照片。平面坐標采用2000國家大地坐標系，高程坐標采用1985國家高程基準，按3°分帶。數(shù)據(jù)結果為優(yōu)于0.2m的數(shù)字正射影像圖，該結果作為城市大比例尺數(shù)據(jù)采集的基礎數(shù)據(jù)源，或作為部分主城區(qū)所有新測要素的基礎影像源。2.數(shù)據(jù)處理控制點選取及空三加密。根據(jù)控制點數(shù)據(jù)庫的結果和土地確認項目的影像底圖數(shù)據(jù)，在測量區(qū)域內統(tǒng)一選擇了28個控制點。創(chuàng)建新項目，設置圖像坐標系，導入轉換的POS數(shù)據(jù)和控制點文件(包括控制點ID、X、Y、Z)，并測量多個重疊圖像的控制點?？刂泣c的分布如圖所示。測量、調整和優(yōu)化控制點后，空三加密匹配將從連接點開始。空三加密控制點的精度應根據(jù)水平位置(X/Y)和高度公差分別為0.02m和0.02m。根據(jù)質量分析報告，x方向平均誤差為0.0044238m，y方向平均誤差為-0.009366m，z方向平均誤差為0.14555m，符合精度要求。創(chuàng)建數(shù)字曲面模型和正交圖像。當空三加密滿足要求時，可以自動生成數(shù)字曲面模型和DOM結果。3.精度驗證對拼接生成的正射影像圖進行質量評價、精度檢核是非常必要的，僅當結果符合航空攝影測量的要求并可應用于測量項目時，結果才合格。本文選取了30個測量點，以確定圖像結果的精度。根據(jù)設計要求，檢測公差為2.5m，計算誤差為0.567m，符合開發(fā)精度要求。結束語綜上所述，充分利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)資源，包括像片控制點和高精度圖像，不僅降低了計算成本，而且大大減少了現(xiàn)場測量的工作量，并部分更新了以前的生產模型?；赑ix4D軟件的自動處理可釋放大量人力，從而實現(xiàn)快速繪圖，同時最大限度地減少人工交互并提高工作效率。但是，Pix4D軟件高度自動化，具有大量用于創(chuàng)建圖像的數(shù)據(jù)，因此處理時間很長。因此，圖像處理需要功能強大的圖形工作站。在數(shù)據(jù)處理過程中，測量區(qū)域可以根據(jù)測量區(qū)域的大小劃分為多個較小的測量區(qū)域，以便快速打印大型圖像。參考文獻：[1]全國人大常委會辦公廳.中華人民共和國測繪法[J].中華人民共和國全國人民代表大會常務委員會公報,2017(3)：396-403.[2]劉望明，王棟，劉軍峰，等.基于Pix4D軟件的無人機影像成圖研究[J].科技風,2020(19):100.[3]武書利,張朋.小型旋翼無人機在大比例尺地形測圖中的應用[J].電子技術與軟件工程,2018(5)：87.[4]李明，曹瀚，劉良明，等.面向應急的無人機影像拼接方法研究[C]//第