遥感图像拼接中改进的图像预处理算法研究.pdf

遥感图像拼接是无人机遥感技术中的关键环节，它涉及到多幅图像的精确对接，以便形成连续的、无重叠的全景图像。然而，在实际操作中，由于各种因素如图像噪声、光照差异、视场中的畸变以及图像不清晰等，会严重影响图像的拼接效果，导致特征点提取困难，匹配精度降低，甚至出现拼接错误。 针对这些问题，本文提出了一种优化的遥感图像预处理算法，旨在提升无人机遥感影像拼接的质量和效率。针对遥感图像中可能存在的畸变现象，研究者们设计了一种遥感图像畸变校正算法。这种算法考虑了遥感图像的独特性，通过精确计算和校正，能有效减小由相机几何特性、大气折射等因素引起的图像畸变，从而提高图像的几何准确性。 论文将通常在拼接后期进行的匀色处理提前到预处理阶段。匀色处理主要是为了消除不同图像间的光照强度差异，确保各部分图像在拼接后能保持一致的视觉效果。通过改进的匀色处理方法，可以更好地匹配不同图像的色彩，降低光照变化对特征匹配的影响。 再者，考虑到平滑去噪可能会导致图像细节丢失，研究者们提出了基于图像锐化的平滑处理策略。该策略在图像平滑处理后，利用自定义的锐化滤波器对图像进行卷积，以增强图像的边缘和细节，提升特征的可识别性。这种方法在保留图像整体质量的同时，显著提高了图像的局部对比度，有助于后续特征点的准确提取。 实验结果表明，应用本文提出的预处理算法后，图像噪声得到有效抑制，图像畸变得到纠正，光照强度得以均衡，图像细节更加突出。在特征点提取阶段，与传统预处理方法相比，采用该算法后提取到的特征点数目平均增加了约16%，这显著提高了匹配的准确性和拼接的成功率。 这篇研究为无人机遥感图像的预处理提供了新的思路，通过改进的畸变校正、匀色处理和图像锐化等技术，提升了遥感图像拼接的效率和质量，对于提升无人机遥感系统的整体性能具有重要意义。