论文摘要：无人机侦察图像地面实时重建技术

侦察是无人机与生俱来的使命。以无人机为载体的航空遥感系统被广泛应用于自然灾害评估、战场侦察、环境监测等军用和民用领域，已成为情报收集的主要技术手段。但在执行侦察任务时，无人机侦察图像暴露出如下几个重要问题：1）无人机因自身姿态及成像平台的不稳定性、成像平台姿态的任意性、大气辐射散射等因素的影响，使获取的侦察图像发生严重的几何畸变，不利于对图像中目标进行识别定位；2）无人机因飞行高度、相机焦距等因素的影响，使得单幅侦察图像能够反映的地理范围较小，难以用一张侦察图像反映感兴趣区域全部的信息；3）因单一类型传感器成像原理的局限性，单一传感器拍摄获取的侦察图像往往不能反应侦察区域有效目标的所有细节信息。为有效提高无人机侦察效能，在无人机侦察图像应用现状和当前任务需求的基础上，以无人机侦察图像目标识别与定位为应用背景，进行了无人机侦察图像地面实时重建技术的研究。

首先，针对无人机侦察图像在实际应用中暴露出来的问题，将无人机侦察图像地面实时重建技术的研究划分为三大内容：无人机侦察图像的几何校正技术、无人机侦察图像的拼接技术、无人机侦察异源图像的融合技术。

然后，分别对各部分进行理论研究和应用算法的设计实现。其中，1）在几何校正方面，综合分析了成像基本原理及成像几何畸变因素，利用无人机机载设备获取的遥测数据，提出了一种基于误差补偿的无人机系统级几何校正算法，实现了无人机侦察图像的实时高精度几何校正；2）在图像拼接方面，针对无人机遥感影像高分辨率和高重叠率的特点，分析了SIFT算法拼接流程中各个阶段待处理数据量的大小、时间消耗以及各阶段的前后依附关系，设计并实现了一种基于多线程的无人机侦察图像并行与匹配精度约束的拼接方法；为了解决拼接全景图像目标定位的问题，结合无人机侦察图像的几何校正技术和特征匹配技术，设计实现了一种几何校正与特征匹配一体化的图像拼接方法，有效解决了拼接图像的地理定位问题。3）在图像融合方面，针对可见光图像和红外图像，分析了异源图像之间的弱相关特性，对无人机侦察图像经不同融合方法融合后结果进行对比分析，探索一种更加适合于无人机侦察图像的融合方法。

最后，对无人机侦察图像地面实时重建技术研究的各方面内容的算法进行了软件实现，并通过无人机侦察数据对算法的有效性进行了验证。

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