[发明专利]交叉航带上无人机影像匹配中粗差的剔除方法和装置

说明书

本发明提供了交叉航带上无人机影像匹配中粗差的剔除方法和装置，涉及航测领域。本发明实施例提供的交叉航带上无人机影像匹配中粗差的剔除方法，采用不同种类航带的复合粗差剔除方式，通过对同名点对顺序进行同航带内的粗差剔除、平行航带间的粗差剔除和交叉航带间的粗差剔除，使得最后剩余的同名点对的精度更高、连接状态更稳定，而且剔除效率更高。

技术领域

本发明涉及航测领域，具体而言，涉及交叉航带上无人机影像匹配中粗差的剔除方法和装置。

背景技术

航空摄影(aerial photography)，又称航拍，是指在飞机或其他航空飞行器上利用航空摄影机摄取地面景物像片的技术。按像片倾斜角分类(像片倾斜角是航空摄影机主光轴与通过透镜中心的地面铅垂线(主垂线)间的夹角)，可将摄影方式分为垂直摄影和倾斜摄影。

如图1所示，在进行航拍之后，会按照每个航带的飞行方向生成航摄影像(会出现相互垂直的两组航带)。利用航摄影像可以进行图像拼接(将多张航摄影像按照重叠区域的范围组合成一张大范围的航摄影像)，也可以进行三维图像的构建(将多张航摄影像生成为立体图像)。在进行图像拼接和三维图像构建之前，首先需要确定同名点(同一个物点在不同图像中形成的图像点)，依据找到的同名点才能将两张图像进行拼接。

但，在影像拍摄的时候，受到拍摄仪器的问题、拍摄者操作的问题的影响，会出现飞行姿态不稳定，从而造成匹配困难，形成粗差点。简单而言，有粗差的点就是偏差过大的点(测量数据)，含有粗差的点是不能够使用的，会影响后续图像的处理。因此，在进行图像实际使用(如图像拼接)之前，需要将含有粗差的点进行剔除。

尤其是在使用无人机进行航空摄影的时候，航摄影像上的粗差会更多。无人机影像存在像幅较小、像片数量多、影像的倾角过大且倾斜方向没有规律、航向重叠度和旁向重叠度不规则等问题，这些都问题都会导致航摄影像上的匹配像点存在粗差,这给航摄影像的匹配和空中三角测量等内业处理都带来一些困难。同时随着倾斜摄影技术发展，无人机倾斜摄影实现，使得数据处理更加困难。特别对于三拼方式倾斜摄影，需要进行交叉飞行才能将四个方向纹理获取，因此需要进行交叉飞行数据联合处理，来消除粗差。

相关技术中，仝红菊等在《无人机航摄影像的RANSAC自动定向方法研究》，提出一种适用于无人机影像自动相对定向及模型连接的流程，即利用SURF算法对区域无人机影像进行特征提取后,连续相对定向及模型连接过程使用结合相对定向模型的RANSAC算法去除错匹配点,并针对RANSAC算法选取样本匹配点对容易陷入局部最优问题进行改进。

王琳等在《相对定向中错误匹配的剔除方法研究〉，介绍了全自动相对定向的流程,阐明误匹配剔除在全自动相对定向过程中所起的作用,根据最小中值平方法的思想原理,提出基于RANSAC的核线约束和仿射变换约束的误匹配剔除流程。

但，相关技术中的粗差剔除方法，难以保证剔除的精度，甚至并不适用于无人机拍摄得到的航摄影像的粗差剔除。

发明内容

本发明的目的在于提供交叉航带上无人机影像匹配中粗差的剔除方法，以提高无人机交叉航带影像粗差剔除的能力。

第一方面，本发明实施例提供了交叉航带上无人机影像匹配中粗差的剔除方法，包括：

获取目标照片组，所述目标照片组包括沿第一方向上不同航带飞行所拍摄得到的照片和沿第二方向上不同航带飞行所拍摄得到的照片，所述第一方向和所述第二方向相互交叉；

分别将所述目标照片组中的每张照片进行航带内粗差剔除；

分别将所述目标照片组中经过所述航带内粗差剔除的每张照片，进行平行航带间粗差剔除；

分别将所述目标照片组中经过所述平行航带间粗差剔除的每张照片，进行交叉航带间粗差剔除。