无人机视频图像遥感质量监控的实时拼接关键技术.docx
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1、 无人机视频图像遥感质量监控的实时拼接关键技术 窦智 马军 杨可明 李小荟 胡靖宇 李木若 朱桐作摘 要:无人机(UAV)遥感是获取视频图像的重要手段,但因无人机体积小质量轻而易受气流扰动、飞行状况不稳定、飞行路线多变等因素而在一定程度上影响了图像采集质量,所以给工程和生产应用带来较大影响。因此,低空无人机遥感视频图像采集过程中的序列图像实时拼接在监测无人机飞行状态、验证视频图像质量好坏等方面具有重要意义。文章结合OpenCV技术进行了视频图像的提取,运用尺度不变特征转换(SIFT)算法实现了无人机视频图像实时拼接。研究成果显示序列图像拼接效果理想,能有效监控和保障视频图像采集的质量。关键词:
2、无人机遥感;视频图像;OpenCV;SIFT;实时拼接;质量监控中图分类号:P23 文献标志码:A 文章编号:2095-2945(2020)35-0034-04Abstract: Remote sensing of unmanned aerial vehicle (UAV) is an important means to obtain video images. However it is easy to be disturbed by air flow, unstable flight conditions, changeable flight routes and other facto
3、rs due to the small size and light weight of UAV, so that the quality of images acquired by UAV can be affected to a certain extent. As a result, it has some great impacts on engineering and production applications. Therefore, the real-time mosaicking of sequence images is of great significance in m
4、onitoring the flight status of UAV and verifying the quality of video images during the process on acquiring the remote sensing video images of low altitude UAV. In the paper, the OpenCV technology was used to extract video images and scale invariant feature transform (SIFT) algorithm was used to re
5、alize real-time mosaicking of UAV video images. The research results showed that the mosaicking effect of sequence images was ideal and could effectively monitor and ensure the acquiring quality of video images.Keywords: UAV remote sensing; video image; OpenCV; SIFT; real-time mosaicking; quality co
6、ntrol1 概述随着遥感技术和无人机技术(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的快速发展,现今无人机遥感已经被广泛运用到减灾减害,国土资源信息获取,生态环境变化监测等众多领域1-5。无人机体积小,具有使用实时便捷、机动性好、费用低且空间分辨率高等优势,可以完成很多复杂环境下的监测和工程实施任务。然而无人机遥感具有所获取视频图像的场景幅宽小、序列性数量多且重叠不规则以及受飞行姿态不稳定影响、旋转变形大等缺点5,所以能否对实时的视频序列图像进行快速拼接以检查或监控数据采集质量和效果是低空无人机遥感中较为关键的技术之一。早期关于无人机等航摄图像拼接技术常采用相关法6、最小二乘法
7、7、松弛法8,9、跨接法10等匹配方法,但它们的主要缺点是拼接结果会受到图像变形、比例尺不一致和旋转变化等情况的影响较大;所以目前较多采用了不受旋转和比例尺等影响的尺度不变特征变换(Scale-invariant Feature Transform, SIFT)11、最小生成树(Minimum Spanning Tree, MST)12和加速穩健特征(Speeded-up Robust Features, SURF)13,14等拼接算法,而其中MST、SURF等算法本质上还是基于SIFT算法发展或改进得到的。本文重点是基于SIFT算法实现视频序列图像提取和拼接技术,旨在通过实时地拼接视频图像,
8、监测和调整无人机飞行状态,保证获取高质量的视频图像。2 理论与方法2.1 OpenCV与视频图像提取技术OpenCV15-18是开源计算机视觉(Open Computer Vision)类库,含有较多计算机视觉与图像处理等通用算法,它具有可使用一些外部库功能,但并不依赖其它外部库,其中在存取视频文件、抓取图像方面较为高效。在无人机遥感视频图像提取时,可结合VC+并利用OpenCV中CV、CXCORE、HIGHGUI等主要函数和模块的图形用户界面(GUI)构建、图像和视频数据输入输出、图像数据处理等功能实现遥感摄像头视频帧的图像提取,并能保存为avi、jpg等文件格式。2.2 SIFT算法由Da
9、vid Lowe于1999年发表并于2004年完善总结的尺度不变特征转换(SIFT)是在空间尺度上寻找极值点的侦测或描述图像中局部性特征算法11,能定义所提取极值点的位置、尺度和旋转不变量。SIFT算法在极值点提取方面有很多算法19,20,能够在不同的空间和图像区域中准确地检测到大量的匹配特征点。而这些特征点具有良好的尺度和旋转不变性,对光照和视角的变化不敏感。SIFT算法获取图像特征点的主要步骤是:(1)尺度空间生成,(2)空间极值点的检测,(3)关键点的定位,(4)关键点方向的分配,(5)关键点描述子生成,(6)特征数据匹配。2.3 最小二乘法最小二乘法(least squares met
10、hod, LSM)是一种数学优化算法。它是基于误差最小化方法使误差的平方和最小化以寻找数据的最佳函数匹配。利用LSM能简便地求得未知的数据,因而在序列图像的拼接过程中可以使用LSM与多元线性回归对不同图像的像对中同名点进行坐标转换。2.4 实时拼接方法无人机遥感视频图像实时拼接的主要步骤是:采用OpenCV技术提取视频帧的序列图像,再利用SIFT算法寻找序列图像中各像对的同名点,然后根据同名点进行图像拼接等后续操作。(1)提取视频图像。读取摄像头并获取视频帧信息;根据视频帧信息设置摄像头属性信息,定义视频写入器,定义计数器,进入视频帧循环,对每一帧创建窗口实时显示,并将每一帧写入视频文件,同时
11、抓取视频帧并编号保存。(2)选出基准片。从第一时段内提取的航拍图像序列中选出基准片;这一过程要检测相邻图像的重叠度、同名点的误差、变换模型误差等;选出合适的基准片之后,在随后的航拍序列中选取待匹配的图像,这一过程也要检测待处理图像与基准片的重叠度、同名点误差等。(3)图像拼接。利用SIFT特征的图像融合方法将待处理的图像镶嵌到基准片上,最后判断图像序列中的所有图像是否均处理完毕,如果没有,则重复执行上述处理过程。3 视频图像提取与拼接研发3.1 多线程应用关键技术为了有效的利用计算机资源,提高无人机遥感视频图像的实时拼接处理速度,可采用多线程并发技术。开辟多线程并行运算能在一定程度上提升计算机
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