[发明专利]一种无人机遥感影像的快速几何校正方法及系统

说明书

本发明公开了一种无人机遥感影像的快速几何校正方法及系统，包括：采集无人机原始遥感影像，依据原始影像边框矩形和俯仰角，校正梯形形变得到第一梯形；将第一梯形的最小外接矩形作为第二矩形，依据第二矩形和翻滚角，校正梯形形变得到第二梯形；依据第二梯形得到第一四边形；变换第一四边形的四个顶点得到第二四边形；依据单应性变换矩阵与原始影像各像素点的像素值，计算得到校正后影像各个像素点的像素值；本方法根据俯仰角、翻滚角、偏航角通过三维几何模型实现对原始影像进行快速几何校正，可以解决无法设立控制点或无控制点的应急应用场景下微小数据扰动可能引起较大校正误差的问题；为实时拼接无人机遥感影像提供快速几何校正支持。

技术领域

本发明涉及无人机遥感影像处理技术领域，具体地，涉及一种无人机遥感影像的快速几何校正方法及系统。

背景技术

现有的无人机影像几何校正方法主要分为两大类：基于控制点的校正方法和无控制点的校正方法。

基于控制点的校正方法利用地面控制点的实际地理位置与该点在影像上的位置建立地面点到原影像的映射模型，通过控制点来解算模型参数，然后得到校正后的影像。这种方法需要事先在场地中设定控制点，并且用精密测量仪器测定地面控制点位置，无法满足应急场景的需求。

现有的无控制点几何校正方法通过变换坐标系，将IMU(Inertial MeasurementUnit)坐标系变换到地面测量坐标系，将校正后的POS(Position and OrientationSystem，姿态定位系统)参数直接作为影像外方位元素，通过共线条件方程和间接法影像实现对无人机遥感影像的几何校正。该校正过程需要相机与IMU安装角的误差等数据，这些数据在应急场景下难以获得，并且可能面临多个矩阵乘积引起的计算误差以及部分矩阵对误差敏感，导致微小数据误差引起较大校正误差的问题。

发明内容

本发明提供了一种无人机遥感影像的快速几何校正方法及系统，本发明方法根据俯仰角、翻滚角、偏航角通过三维几何模型实现对原始影像进行快速几何校正，可以解决无法设立控制点或无控制点的应急应用场景下微小数据扰动可能引起较大校正误差的问题；为实时拼接无人机遥感影像时快速几何校正提供支持。

为实现上述发明目的，本发明一方面提供了一种无人机遥感影像的快速几何校正方法，所述方法包括：

采集无人机原始遥感影像；由于无人机俯仰角的影响，无人机原始遥感影像在成像时产生梯形形变(第一梯形)，通过解算第一梯形的上底与下底长度及梯形高度得到原始影像对应的第一梯形ABEF；

将第一梯形的最小外接矩形作为第二矩形ABCD，即以第一梯形的上底与下底中较长的底AB作为第二矩形的长，以第一梯形的高作为第二矩形的宽；由于无人机翻滚角的影响，第二矩形在成像时产生梯形形变，通过解算第二梯形四个顶点得到第二矩形对应的第二梯形A'B'C'D'；

依据第二梯形A'B'C'D'解算得到第一四边形A'B'E'F'，根据第一梯形上底与下底中较短的底EF的两个端点E和F在第二矩形CD边上的相对位置，通过透视变换得到第一四边形的两个顶点E'和F'在边C'D'上的位置；

通过偏航角对应的二维旋转矩阵旋转变换第一四边形的四个顶点得到第二四边形，即校正后的影像形状；

根据第一矩形四个顶点在像素坐标系下的坐标与第二四边形的四个顶点在像素坐标系下的坐标的对应关系，解算得到原始影像和校正后影像的单应性变换矩阵；

根据单应性变换矩阵与原始影像各像素点的像素值，计算得到校正后影像各个像素点的像素值，即得到校正后的影像。

优选的，原始影像的边框矩形为第一矩形。

优选的，第一梯形的高

第一梯形的上底

第一梯形的下底