无人机遥感技术作为获取地表信息的重要手段，在农业、城市规划、灾害监测等多个领域发挥着巨大作用。在实际应用中，遥感图像拼接技术的重要性不言而喻，因为它直接关系到无人机遥感数据处理的最终效果。多幅图像的精确拼接，需要解决图像噪声、光照差异、畸变以及图像清晰度等一系列问题，这些问题都会导致特征点提取困难、匹配精度降低，甚至拼接失败。因此，优化图像预处理算法，成为了提高拼接质量和效率的关键所在。
遥感图像预处理算法的改进，不仅关注图像的几何准确性，还涉及图像的色彩一致性以及细节的保留。本文研究提出的改进算法，具体包含了遥感图像畸变校正、匀色处理和基于图像锐化的平滑处理策略三部分。
遥感图像畸变校正算法的提出，是为了解决遥感图像可能存在的畸变问题。由于遥感图像通常由无人机搭载的相机拍摄，因此，图像畸变的产生主要与相机的几何特性及拍摄条件有关。校正算法通过精确计算畸变参数，实施校正措施，有效减小了图像畸变。对于相机几何畸变，利用事先获得的相机内参和畸变参数，通过透视变换和畸变模型进行校正；对于由大气折射造成的畸变，则需要结合气象数据和大气模型进行复杂校正。通过这种几何校正，提高了图像几何准确性，为后续图像拼接奠定了基础。
匀色处理是预处理的另一项重要内容。不同时间拍摄的图像，光照条件往往不同，这会影响图像的色彩一致性，进而影响拼接效果。在传统拼接流程中，匀色处理通常放在拼接后期，但本文提出将匀色处理提前至预处理阶段。改进的匀色处理方法通过计算各图像的光照模型，对不同图像进行色彩匹配和调整，从而在拼接前就消除了光照强度差异，确保了拼接图像的视觉一致性。这种预处理方法不仅简化了拼接流程，还显著提升了拼接图像的质量。
图像平滑和锐化技术是处理遥感图像中的另一项重要技术。平滑处理虽然能够去除图像噪声，但过度的平滑容易造成图像细节的丢失。本文提出的基于图像锐化的平滑策略，先对图像进行平滑处理，随后通过自定义的锐化滤波器进行卷积操作，有效地增强了图像边缘和细节。这一策略在消除噪声的同时，显著提升了图像的局部对比度，提高了特征点的可识别性，从而为特征点提取和匹配提供了有力支持。
实验表明，本文提出的改进算法显著提高了遥感图像拼接的质量和效率。通过新算法处理后的图像，在噪声抑制、畸变校正、光照均衡和细节保留方面都得到了显著改善。特征点提取的实验结果显示，与传统预处理方法相比，新算法提取的特征点数目平均增加了约16%，这直接导致了拼接匹配准确性的提高和拼接成功率的增加。
本文提出的遥感图像预处理算法改进，为无人机遥感图像拼接提供了有效方案。改进算法针对畸变校正、匀色处理和图像锐化等关键技术进行了创新和优化，显著提高了图像预处理的效果。这对于提升无人机遥感系统的整体性能，以及在实际应用中获得高质量的遥感图像具有重要的现实意义。随着无人机遥感技术的不断发展，这些预处理算法的改进，将会在更多领域展现其应用价值。
