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无人机低空遥感图像的融合算法

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本文以无人机低空遥感图像的融合算法作为主要研究课题,通过对图像融合相关理论进行概述,将GPU 通用计算引入到遥感图像融合中,基于加权平均法与多分辨率融合法对无人机低空遥感图像进行了融合处理,经仿真得知,相比加权平均法来说,多分辨率融合法得到的融合结果过渡更平滑、细节信息更丰富,且在GPU中进行图像多分辨率融合有效提高了融合处理速度,取得了较好的融合效果。
关键词:无人机;遥感图像;图像融合;更多范文
算法论文
在科学技术的快速发展下,人们越来越多地使用数字图像作为信息媒介,对数字图像的要求也在不断提高。如何获取高分辨率的全景图像逐渐引起人们的关注。但是,普通相机设备所拍摄的图像不能同时满足高分辨率和大视角的要求。在此背景下,图像融合研究发展迅速。无人机技术自问世以来受到了广泛的关注,在许多国家、企业和科研团队的努力下得到了越来越广泛的应用。无人机遥感系统集成了GPS定位技术、航测遥感技术、无人飞行器技术等,能够快速、智能、自动的获取地理环境、空间资源等信息,能够完成勘察、测绘以及预测的应用技术。其弥补了卫星遥感易受天气影响、工作成本高、效率低的缺陷,具有灵活度高、起飞降落时对场地要求低等特点。无人机稳定性高、使用方便可在恶劣环境下工作。除禁飞区外,无需申请空域。无人驾驶的操作模式大幅减少了人员投入,无人机遥感技术作为一种新的遥感方式,因其具备的优势而广泛运用在战场侦察、投弹和监视等军事领域,同时也广泛运用在地图测绘、灾害监测和交通指挥等民用领域。
然而,无人机作为一种遥感平台,飞行高度和机载相机焦距有限,获取的单个遥感图像信息量小。因此,为了获得目标区域的完整信息,需要进行图像融合,产生比单一信源更精确、更安全、更可靠的估计和判断。它的优点是运行的鲁棒性,提高图像的空间分辨率和清晰度,分类的精度和可靠性,增强解释和动态检测能力,减少模糊度,有效地提高图像数据的利用率。当前,关于图像融合的应用研究已相当广泛,但是图像融合技术本身至今未形成基本的理论框架和有效的广义融合模型计算法。国外对图像融合的研究相对较早,在不同层次上研究了大量的模型和计算方法,提出了各种系统形式。然而,我国对图像融合技术的研究起步较晚,当前针对无人机低空遥感图像融合的研究较少,本文则基于此,对无人机低空遥感图像的融合算法进行了详细的分析探讨,有着重要的理论意义与实践意义。

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