[发明专利]一种用于无人机高动态遥感的测绘图像清晰度优化方法

说明书

本发明公开了一种用于无人机高动态遥感的测绘图像清晰度优化方法，包括以下步骤：步骤1：选取无人机拍摄到的目标图像，对该目标图像上的每个像素点进行双三次插值，得到放大的目标图像；步骤2：对放大的目标图像进行边缘信息提取，得到放大的目标图像的边缘像素点以及边缘像素点两侧的像素点；步骤3：将放大的目标图像的边缘像素点以及位于边缘像素点两侧的像素点，逐一与梯度矩阵做卷积运算，生成像素点在最大梯度方向上的新像素点；步骤4：取放大的目标图像的边缘像素点以及位于边缘像素点两侧的像素点，逐一判断是否需要修正，对于需要修正的像素点在最大梯度方向上进行修正，最终得到清晰的目标图像。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体为一种用于无人机高动态遥感的测绘图像清晰度优化方法。

背景技术

随着无人机遥感测绘技术的不断发展，以无人机为载体的航空高动态遥感测绘影像拍摄在遥感观测领域的占比也在不断提高，具有灵活度高、数据采集时效性强、成本低等诸多优势。无人机摄影通常依靠在曝光时间内的飞行运动来增大成像视场，但同时也带来了高动态环境下测绘成像问题。由于旋翼的高速转动、机体的震荡以及高空拍摄，导致无人机拍摄的影像不够清晰，在测绘遥感的影像分析与测绘目标检测方面造成了不小的误差，而基于影像拼接的遥感建模需要清晰的图像才能寻找正确的特征点，这也导致图像拼接需要拍摄大量图片才能完成正确的拼接，费时费力。在主流的提高分辨率来对影像清晰化的方法中，插值方法是这些方法中最为简单快速的一类，其中双三次插值效果最佳。但是在插值之后影像也存在一定的模糊情况，主要集中在边缘附近，也不能多次使用，导致一些图像依旧模糊，严重影响影像拼接。

发明内容

发明目的：为解决插值法优化后的影像依旧模糊且插值不能多次使用的问题，本发明提出了一种用于无人机高动态遥感的测绘图像清晰度优化方法，在图像处理双三次插值法的基础上，增加了边缘检测和梯度锐化处理，有效改善图像在放大后的失真情况，还可以多次使用。

技术方案：一种用于无人机高动态遥感的测绘图像清晰度优化方法，包括以下步骤：

步骤1：选取无人机拍摄到的目标图像，对该目标图像上的每个像素点进行双三次插值，得到放大的目标图像；

步骤2：对放大的目标图像进行边缘信息提取，得到放大的目标图像的边缘像素点以及边缘像素点两侧的像素点；

步骤3：将放大的目标图像的边缘像素点以及位于边缘像素点两侧的像素点，逐一与梯度矩阵做卷积运算，生成像素点在最大梯度方向上的新像素点；

步骤4：取放大的目标图像的边缘像素点以及位于边缘像素点两侧的像素点，逐一判断在最大梯度方向上的新像素点是否需要修正，判断依据为：计算像素点与其在最大梯度方向上生成的新像素点间的梯度差值，表示为：(A_i*f-P*g)，式中，P为放大的目标图像的边缘像素点或位于边缘像素点两侧的像素点，A_i为像素点P在最大梯度方向上的新像素点，f和g均为锐化参数；

若该梯度差值大于0，则表示在最大梯度方向上的新像素点需要修正，根据式(3)完成修正；

A_i′＝(A_i*f-P*g)/(f-g) (3)

其中，A_i′表示A_i经过修正后的像素点；

取下一个像素点在最大梯度方向上的新像素点，进行修正判断；直至完成所有的放大的目标图像的边缘像素点以及位于边缘像素点两侧的像素点，得到清晰的目标图像；

若梯度差值小于等于0，则表示在最大梯度方向上的新像素点不需要修正，取下一个像素点在最大梯度方向上的新像素点，进行修正判断；直至完成所有的放大的目标图像的边缘像素点以及位于边缘像素点两侧的像素点，得到清晰的目标图像；