[發明專利]一種遞增式無人機航攝重疊度檢測方法及系統

在審

• 申請號: 202010577932.8
• 申請日: 2020-06-23
• 公開（公告）號: CN111754556A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發明（設計）人: 李沖;李昊霖;佘毅
• 申請（專利權）人: 自然資源部四川測繪產品質量監督檢驗站（四川省測繪產品質量監督檢驗站）
• 主分類號: G06T7/33
• 分類號: G06T7/33;G06T7/73;G06T7/80;G06K9/62
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 崔玥

1.一種遞增式無人機航攝重疊度檢測方法，其特征在于，包括：

獲取無人機拍攝區內所有影像的外方位元素；所述外方位元素包括影像獲取時間、偏航角以及影像位置信息；

根據所述外方位元素構建影像連接圖；所述影像連接圖用于顯示所述影像之間的連接關系以及具有連接關系的影像對；

提取所有影像的特征點；

根據所述特征點匹配所述影像對，確定多視匹配點；

獲取相機內參矩陣，并根據所述相機內參矩陣建立物方空間初始模型；

利用遞增式運動恢復結構法SFM迭代優化所述物方空間初始模型，確定物方空間重建模型；

根據所述多視匹配點以及所述物方空間重建模型，確定投影影像；

根據所述投影影像的投影影像間的空間重疊關系，檢測影像航向重疊度以及旁向重疊度。

2.根據權利要求1所述的遞增式無人機航攝重疊度檢測方法，其特征在于，所述根據所述外方位元素構建影像連接圖，具體包括：

按照所述影像獲取時間，根據所述偏航角對所有影像進行排序，構建影像航帶信息；

獲取航向重疊度要求值；

基于所述航向重疊度要求值，根據所述影像位置信息以及所述影像航帶信息構建影像連接圖。

3.根據權利要求1所述的遞增式無人機航攝重疊度檢測方法，其特征在于，所述提取所有影像的特征點，具體包括：

對所述影像進行灰度化、降采樣處理，確定灰度影像；

基于所述灰度影像，利用公式創建高斯尺度空間金字塔以及高斯差分金字塔；其中，L(x,y,σ)為高斯尺度空間金字塔，G(x,y,σ)是尺度可變的高斯函數，D(x,y,σ)為高斯差分金字塔，I(x,y)為高斯尺度空間金字塔影像，σ為尺度空間因子，k為兩相鄰尺度空間倍數的常數，x為高斯尺度空間金字塔影像的橫坐標，y為高斯尺度空間金字塔影像的縱坐標；

在所述高斯差分金字塔中，將每一個采樣點與所述采樣點同一尺度圖像的8個相鄰點以及相鄰尺度的9個相鄰點進行比較，確定局部極值點；所述局部極值點為特征點。

4.根據權利要求3所述的遞增式無人機航攝重疊度檢測方法，其特征在于，所述在所述高斯差分金字塔中，將每一個采樣點與所述采樣點同一尺度圖像的8個相鄰點以及相鄰尺度的9個相鄰點進行比較，確定局部極值點，之后還包括：

以所述特征點為中心，利用公式計算所述特征點的指定半徑區域內所述高斯尺度空間金字塔影像的梯度的幅值和方向；其中，m(x,y)為高斯尺度空間金字塔影像(x,y)處梯度的幅值；θ(x,y)為高斯尺度空間金字塔影像(x,y)處梯度的方向；L為每個所述特征點所在的尺度；

根據所述梯度的幅值和方向確定所述特征點的主方向。

5.根據權利要求4所述的遞增式無人機航攝重疊度檢測方法，其特征在于，所述根據所述特征點匹配所述影像對，確定多視匹配點，具體包括：

將任一所述影像對中的一幅影像作為待配準影像，另一幅影像為參考影像；

以所述待配準影像的任一第一特征點為基準，在所述參考影像中搜尋與所述第一特征點的歐式距離最近的前兩個第二特征點以及第三特征點；所述第一特征點與所述第二特征點之間的歐式距離最近，所述第一特征點與所述第三特征點之間的歐式距離次近；

若所述第一特征點與所述第二特征點之間的歐式距離除以所述第一特征點與所述第三特征點之間的歐式距離的比值小于比例閾值，確定所述第一特征點以及所述第二特征點為同名點，遍歷所述待配準影像的所有特征點，獲得所述影像對的同名點集；

利用隨機抽樣一致性算法剔除所述同名點集中錯誤匹配的同名點，確定剔除錯誤匹配點后的同名點集；遍歷所有所述影像對，獲取各個所述影像對的剔除錯誤匹配點后的同名點集；

根據各個所述影像對的剔除錯誤匹配點后的同名點集提取多視匹配點。