[发明专利]用于露天采场智能验收的无人机影像数据建模方法

权利要求书

1.一种用于露天采场智能验收的无人机影像数据建模方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1、待测目标的无人机影像获取

采用无人机航拍获取待测目标的无人机影像；

步骤2、基于反距离加权的双线性插值算法对无人机高清影像进行分辨率压缩处理

步骤2.1：根据对压缩处理后的影像精度要求和压缩处理时间要求来确定压缩阈值：

步骤2.1.1：根据数据库中的实验数据处理结果，统计不同压缩阈值、数据量大小与建模精度及建模时间关系；

1)基于回归分析建立压缩阈值τ、数据量大小T分别与平面建模精度m_x，y及高程建模精度m_h之间的函数关系为：

式中a₁，a₂，a₃为函数回归系数；

式中b₁，b₂，b₃为函数回归系数；

2)同时建立压缩阈值τ、数据量大小T与建模所需总时间t之间的函数关系为：

式中c₁，c₂为函数回归系数；

确定回归函数的系数a₁、a₂、a₃、b₁、b₂、b₃、c₁、c₂的值；

步骤2.1.2：根据本次对压缩处理后影像精度要求和压缩处理时间要求，进而确定平面建模精度m_x，y、高程建模精度m_h、建模所需时间t，再根据所需处理的数据量大小T，带入到公式(1)、(2)、(3)中，确定出压缩阈值τ的取值范围，进而确定τ的取值，并且τ的取值为整数；

步骤2.2：假设函数G(x，y)为压缩后影像中待计算点P(x，y)上的像素值；已知待计算点P(x，y)在原始影像上对应区域的四个像素顶点分别为D₁₁＝(x_d1，y_d1)，D₁₂＝(x_d1，y_d2)，D₂₁＝(x_d2，y_d1)，D₂₂＝(x_d2，y_d2)；其中，x_d1＝τ(x-1)+1，x_d2＝τx，y_d1＝τ(y-1)+1，y_d2＝τy，则该区域在原始影像以(τ(x-1)+τ/2，τ(y-1)+τ/2)为中心，包含τ*τ个像素，且像素呈中心对称分布；

步骤2.3：基于反距离加权的双线性插值算法计算得到函数G在点P(x，y)的估计像素值；

1)首先根据压缩阈值对对应区域内像素进行分组，分组规则为对随区域中心点呈中心对称分布的四个像素点为一组，若压缩阈值为偶数，则分组个数为τ²/4，若压缩阈值为奇数，则分组结果为(τ²-1)/4；

2)分组完成后，将单组像素点的四个点分别定义为F₁₁＝(x₁，y₁)，F₁₂＝(x₁，y₂)，F₂₁＝(x₂，y₁)，F₂₂＝(x₂，y₂)，对所有分组采取以下方法插值，首先在X方向进行线性插值，在y坐标一致的情况下，假设F₁₁与F₂₁之间一点为R₁(x，y₁)，F₁₂与F₂₂之间一点为R₂(x，y₂)，则两点的像素值可由已知点F₁₁和F₂₁与F₁₂和F₂₂插值表示为：

再在Y方向进行线性插值，点P位于R₁与R₂之间，则P点的像素值可由点R₁和R₂插值表示为：

3)点P(x，y)的像素估计值可由该组像素表示为：

4)对单组像素插值完成后，再对由每组像素估计出的P(x，y)像素值基于反距离加权算法进行定权：

l为单组对应像素与P(x，y)间的距离，p为权值，s为分组的个数；

5)将所有组的估计值计算完毕后，最后对待计算点P(x，y)进行反距离加权计算其最终值：

步骤2.4：依据上述步骤2.1～2.3：分别计算出待压缩影像中的各点像素值，组成压缩后影像；

步骤3、建立露天采场三维模型

将经过分辨率压缩处理的影像进行空中三角测量处理，生成三维点云数据和三维模型。