CN103632360A - 无人机航摄影像的拼接方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及航测领域，特别涉及无人机航摄影像的拼接方法。本发明提供的无人机航摄影像的拼接方法，其得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据；根据夹角数据形成的旋转矩阵，将基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准影像的像空间坐标系中的坐标，转换为基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标，进而得到基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，并根据其拼接基准影像与待配准影像，由于待配准影像及基准影像所在的像坐标系均为与物坐标系平行的平面坐标系，因此避免了拼接的影像产生扭曲变形。

Description

无人机航摄影像的拼接方法

技术领域

本发明涉及航测领域，具体而言，涉及无人机航摄影像的拼接方法。

背景技术

近年来，我国自然灾害频发，采用常规的航摄手段周期长费用高，无法及时有效地满足应急测绘、小面积高分辨率地理信息数据更新的要求，而轻小型无人机的航摄系统作为传统航空摄影测量手段的有力补充，通过无人机搭载的视频摄像头获取航摄影像，既可以实时获取的视频数据实时查看，获取灾区实时情况，又可以截取视频流数据对其进行拼接，以便快速获取灾区影像，为了解灾情、决策指挥、抢险救灾、灾后恢复重建等工作提供了重要的应急服务保障。具有灵活机动、现势性强、高效快速、作业成本低以及适用范围广等特点，在小区域和飞行困难地区高分辨率影像快速获取方面更具有明显优势。

相关技术中无人机航摄影像的拼接方法，包括：获取无人机上设有的视频摄像头的航摄视频流数据；按照时间间隔、航向重叠度及旁向重叠度截取视频流数据的关键帧影像；将关键帧影像分别设定为基准影像及待配准影像；匹配基准影像的特征点与待配准影像的特征点，获取基准影像与待配准影像中具有重叠度影像的同名点；通过粗差剔除算法剔除同名点中的误配特征点，得到基准影像与待配准影像剔除误配特征点后的同名点；设定基准影像的像坐标系，以及待配准影像的像坐标系；根据剔除误配特征点后的同名点，得到待配准影像的像坐标系转换到基准影像的像坐标系的单应矩阵；通过单应矩阵，得到待配准影像在基准影像的像坐标系中的坐标；获取基准影像的像点在其坐标系中的坐标；根据基准影像的像点在其坐标系中的坐标，以及待配准影像在基准影像的像坐标系中的坐标，拼接待配准影像与基准影像。

但在执行上述无人机航摄影像的拼接方法时，发明人发现至少存在以下问题：由于待配准影像与基准影像所在的像坐标系不同，通过待配准影像到基准影像的单应矩阵，将一次修正的待配准影像，转换至一次修正的基准影像的像坐标系中进行拼接时，拼接的影像会扭曲变形。

发明内容

本发明的目的在于提供无人机航摄影像的拼接方法，以解决上述的问题。

在本发明的实施例中提供了无人机航摄影像的拼接方法，包括：

获取拍摄基准影像的瞬间及多个拍摄待配准影像的瞬间，基准影像及多个待配准影像分别对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标；

获取基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标；

根据所述基准影像及多个待配准影像分别对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标，及所述基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标，得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据；

根据所述夹角数据形成旋转矩阵；

根据所述旋转矩阵，将所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准影像的像空间坐标系中的坐标，转换为所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标；

根据所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标，得到基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标；

根据所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，拼接基准影像与待配准影像。

进一步地，所述获取基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标，包括：

获取基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像坐标系中的坐标；

根据拍摄焦距，以及基准影像的像主点在基准影像的像坐标系中的坐标，得到基准影像的像主点在基准影像的像空间坐标系的坐标；

根据拍摄焦距，以及多个待配准影像的像主点分别在基准影像的像坐标系中的坐标，得到多个待配准影像的像主点分别在基准影像的像空间坐标系的坐标。

进一步地，根据所述基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标，及其对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标，得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的旋转矩阵，包括：

预先设定基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的初始夹角数据均为0°，根据所述初始夹角数据形成旋转矩阵初始值：

由

$R_0=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& 1& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right],$ 其中为得到的基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据；

预先设定比例系数的初始值其中H为航摄飞行时的航高，f为摄像机焦距；

根据基准影像对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标（X_s1 Y_s1 Z_s1），以及每一个待配准影像对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标（X_s2 Y_s2 Z_s2），得到每一个平移矩阵的初始值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_0\\ \mathrm{\Δ}{Y}_0\\ \mathrm{\Δ}{Z}_0\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{X}_{s1}-X_{s2}\\ Y_{s1}-Y_{s2}\\ Z_{s1}-Z_{s2}\end{array}\right];$

根据所述基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标（x y -f），以及基准影像的像主点及多个待配准影像的像主点分别对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标（X Y Z），所述旋转矩阵初始值R₀，比例系数的初始值λ₀，平移矩阵的初始值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_0\\ \mathrm{\Δ}{Y}_0\\ \mathrm{\Δ}{Z}_0\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{X}_{s1}-X_{s2}\\ Y_{s1}-Y_{s2}\\ Z_{s1}-Z_{s2}\end{array}\right],$ 得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据第一次计算概略值

比例系数第一次计算概略值dλ₁以及平移矩阵第一次计算概略值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{d\Δ}{X}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Z}_1\end{array}\right]:$

，其中，

$A=\left[\begin{array}{ccccccc}1& 0& 0& x& f& 0& -y\\ 0& 1& 0& y& 0& f& x\\ 0& 0& 1& -f& x& y& 0\end{array}\right];$

第一次迭代时：根据基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据第一次计算概略值

形成旋转矩阵的第一次迭代值R₁：

根据所述比例系数的初始值及所述比例系数第一次计算概略值dλ₁，得到比例系数的第一次迭代值λ₁：

根据所述平移矩阵的初始值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_0\\ \mathrm{\Δ}{Y}_0\\ \mathrm{\Δ}{Z}_0\end{array}\right]$ 及所述平移矩阵第一次计算概略值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{d\Δ}{X}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Z}_1\end{array}\right],$ 得到平移矩阵的第一次迭代值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_1\\ \mathrm{\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{\Δ}{Z}_1\end{array}\right]:$ $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_1\\ \mathrm{\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{\Δ}{Z}_1\end{array}\right]=\begin{array}{}\end{array}\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_0\\ \mathrm{\Δ}{Y}_0\\ \mathrm{\Δ}{Z}_0\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{d\Δ}{X}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Z}_1\end{array}\right];$

根据所述基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标（x y -f），以及基准影像的像主点及多个待配准影像的像主点分别对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标（XY Z），所述旋转矩阵的第一次迭代值R₁，比例系数的第一次迭代值λ₁，平移矩阵的第一次迭代值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_1\\ \mathrm{\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{\Δ}{Z}_1\end{array}\right],$ 得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据第二次计算概略值

、比例系数第二次计算概略值dλ₂以及平移矩阵第二次计算概略值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{d\Δ}{X}_2\\ \mathrm{d\Δ}{Y}_2\\ \mathrm{d\Δ}{Z}_2\end{array}\right]:$

进行多次迭代，直至

其中θ为预设的阈值；

由

为基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据；R为基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的旋转矩阵。

进一步地，根据所述旋转矩阵，将所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准影像的像空间坐标系中的坐标，转换为所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标，包括：

根据所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准影像的像空间坐标系中的坐标 $\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ -f\end{array}\right],$ 以及旋转矩阵R，得到所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标 $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ {-f}^{\′}\end{array}\right]:$

$\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ {-f}^{\′}\end{array}\right]=R\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ -f\end{array}\right]$

。

进一步地，根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标，得到基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标包括：

根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标 $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ {-f}^{\′}\end{array}\right],$ 得到基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标 $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\end{array}\right]:$ $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ {-f}^{\′}\end{array}\right]\⇒\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\end{array}\right].$

进一步地，根据所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，拼接基准影像与待配准影像包括：

获取所述基准影像以及所述多个待配准影像中，每两张相邻的影像分别在与物坐标系平行的平面坐标系的同名点的坐标；

根据所述基准影像以及所述多个待配准影像，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的同名点的坐标，得到所述待配准影像与所述基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的平移参数；

以基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标为基准建立基准坐标系，根据所述待配准影像与所述基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的平移参数，将所述多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，转换为所述多个待配准影像的像点，分别在基准坐标系的坐标；

根据所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准坐标系的坐标，拼接基准影像与待配准影像。

进一步地，根据所述基准影像以及所述多个待配准影像，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的同名点的坐标，得到所述待配准影像与所述基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的平移参数，包括：

对于每一个基准影像，根据所述基准影像以及待配准影像，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的同名点的坐标(x_i ^1′ y_i ^1′)及(x_i ^2′ y_i ^2′)，得到待配准影像与基准影像之间的平移参数（△x，△y）：

$\mathrm{\Δx}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}({x_i}^{1^{\′}}-{x_i}^{2^{\′}})}{n}$

$\mathrm{\Δy}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}({y_i}^{1^{\′}}-{y_i}^{2^{\′}})}{n};$

以基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标为基准建立基准坐标系，根据所述多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，以及所述待配准影像与所述基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的平移参数，将所述多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，转换为所述多个待配准影像的像点，分别在基准坐标系的坐标，包括：

对于每一个待配准影像，根据待配准影像与基准影像之间的平移参数（△x，△y）以及待配准影像所有像点分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标（x’，y’），得到待配准影像所有像点在基准坐标系下的坐标（x”，y”）：（x”，y”）=（△x，△y）+（x’，y’）。

本发明实施例提供的无人机航摄影像的拼接方法，其得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据；根据夹角数据形成的旋转矩阵，将基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准影像的像空间坐标系中的坐标，转换为基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标，进而得到基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，并根据其拼接基准影像与待配准影像，由于待配准影像及基准影像所在的像坐标系均为与物坐标系平行的平面坐标系，因此避免了拼接的影像产生扭曲变形。

附图说明

图1示出了本发明的无人机航摄影像的拼接方法的一种实施例的示意图。

具体实施方式

本发明中的名词解释如下：

基准影像：影像匹配时，作为匹配基准的参考影像。

待配准影像：影像匹配时，需要将影像坐标纠正到以参考影像为基准的坐标系下的待匹配影像。

特征点：特征点是反映地物类型或区域地理分布特征的点。在地图上具有准确的地理位置和明确的地理属性及含义。大致包含：①独立地物点；②线型要素或面状要素边界线的拐点或折点；③各种线状要素及面状要素边线之间的交叉点等。通过这些点，在地理信息系统中建立起不同地理类型间的拓扑关系。

同名点：即同名像点，同一目标点在不同像片上的构像点。

下面通过具体的实施例子并结合附图对本发明做进一步的详细描述。

无人机航摄影像的拼接方法，如图1所示，包括：

S101：获取拍摄基准影像的瞬间及多个拍摄待配准影像的瞬间，基准影像及多个待配准影像分别对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标；

S102：获取基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标；

S103：根据基准影像及多个待配准影像分别对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标，及基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标，得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据；

S104：根据夹角数据形成旋转矩阵；

S105：根据旋转矩阵，将基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准影像的像空间坐标系中的坐标，转换为基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标；

S106：根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标，得到基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标；

S107：根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，拼接基准影像与待配准影像。

其中，获取拍摄基准影像的瞬间及多个拍摄待配准影像的瞬间，基准影像及多个待配准影像分别对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标，是指：获取拍摄基准影像的瞬间，基准影像对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标，以及对于多个待配准影像中的每一个待配准影像，获取拍摄待配准影像的瞬间，待配准影像对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标。

本发明实施例提供的无人机航摄影像的拼接方法，其根据基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据形成的旋转矩阵，将将所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准影像的像空间坐标系中的坐标，转换为所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标，从而得到所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，再根据所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，拼接基准影像与待配准影像，从而使得待配准影像与基准影像所在的像坐标系相同，避免了拼接的影像产生扭曲变形。

进一步地，在上述的无人机航摄影像的拼接方法中，获取基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标，包括：获取基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像坐标系中的坐标；根据拍摄焦距，以及基准影像的像主点在基准影像的像坐标系中的坐标，得到基准影像的像主点在基准影像的像空间坐标系的坐标；根据拍摄焦距，以及多个待配准影像的像主点分别在基准影像的像坐标系中的坐标，得到多个待配准影像的像主点分别在基准影像的像空间坐标系的坐标。

通过明确获取基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标的方法，提高获取基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标的效率，进而提高拼接影像的效率。

进一步地，在上述的无人机航摄影像的拼接方法中，根据基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标，及其对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标，得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的旋转矩阵，包括：预先设定基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的初始夹角数据均为0°，根据初始夹角数据形成旋转矩阵初始值：由

$R_0=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& 1& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right],$ 其中

为得到的基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据；预先设定比例系数的初始值

其中H为航摄飞行时的航高，f为摄像机焦距；根据基准影像对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标（X_s1 Y_s1 Z_s1），以及每一个待配准影像对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标（X_s2 Y_s2 Z_s2），得到每一个平移矩阵的初始值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_0\\ \mathrm{\Δ}{Y}_0\\ \mathrm{\Δ}{Z}_0\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{X}_{s1}-X_{s2}\\ Y_{s1}-Y_{s2}\\ Z_{s1}-Z_{s2}\end{array}\right];$ 根据基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标（x y -f），以及基准影像的像主点及多个待配准影像的像主点分别对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标（X Y Z），旋转矩阵初始值R₀，比例系数的初始值λ₀，平移矩阵的初始值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_0\\ \mathrm{\Δ}{Y}_0\\ \mathrm{\Δ}{Z}_0\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{X}_{s1}-X_{s2}\\ Y_{s1}-Y_{s2}\\ Z_{s1}-Z_{s2}\end{array}\right],$ 得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据第一次计算概略值

比例系数第一次计算概略值dλ₁以及平移矩阵第一次计算概略值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{d\Δ}{X}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Z}_1\end{array}\right]:$ 其中， $A=\left[\begin{array}{ccccccc}1& 0& 0& x& f& 0& -y\\ 0& 1& 0& y& 0& f& x\\ 0& 0& 1& -f& x& y& 0\end{array}\right];$ 第一次迭代时：根据基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据第一次计算概略值形成旋转矩阵的第一次迭代值R₁：

根据比例系数的初始值

及比例系数第一次计算概略值dλ₁，得到比例系数的第一次迭代值λ₁：根据平移矩阵的初始值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_0\\ \mathrm{\Δ}{Y}_0\\ \mathrm{\Δ}{Z}_0\end{array}\right]$ 及平移矩阵第一次计算概略值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{d\Δ}{X}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Z}_1\end{array}\right],$ 得到平移矩阵的第一次迭代值 $\left[\begin{array}{c}{\mathrm{\ΔX}}_1\\ \mathrm{\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{\Δ}{Z}_1\end{array}\right]:\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_1\\ \mathrm{\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{\Δ}{Z}_1\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_0\\ \mathrm{\Δ}{Y}_0\\ \mathrm{\Δ}{Z}_0\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{d\Δ}{X}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Z}_1\end{array}\right];$ 根据基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标（x y -f），以及基准影像的像主点及多个待配准影像的像主点分别对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标（X Y Z），旋转矩阵的第一次迭代值R₁，比例系数的第一次迭代值λ₁，平移矩阵的第一次迭代值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_1\\ \mathrm{\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{\Δ}{Z}_1\end{array}\right],$ 得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据第二次计算概略值

比例系数第二次计算概略值dλ₂以及平移矩阵第二次计算概略值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{d\Δ}{X}_2\\ \mathrm{d\Δ}{Y}_2\\ \mathrm{d\Δ}{Z}_2\end{array}\right]$ ：

进行多次迭代，直至

其中θ为预设的阈值；由基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据

得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的旋转矩阵R：

通过明确根据基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标，及其对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标，得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的旋转矩阵的方法，提高得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的旋转矩阵的效率，进而提高拼接影像的效率。

进一步地，在上述的无人机航摄影像的拼接方法中，根据旋转矩阵，将基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准影像的像空间坐标系中的坐标，转换为基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标，包括：根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准影像的像空间坐标系中的坐标 $\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ -f\end{array}\right],$ 以及旋转矩阵R，得到基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标 $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ {-f}^{\′}\end{array}\right]:$ $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ {-f}^{\′}\end{array}\right]=R\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ -f\end{array}\right]$

其中，由于航摄中航摄的焦距相同，因此f=f’。

通过明确根据旋转矩阵，将基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准影像的像空间坐标系中的坐标，转换为基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标的过程，提高了将基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准影像的像空间坐标系中的坐标，转换为基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标的效率，进而提高拼接影像的效率。

进一步地，在上述的无人机航摄影像的拼接方法中，根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标，得到基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标包括：根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标 $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ {-f}^{\′}\end{array}\right],$ 得到基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标 $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\end{array}\right]:$ $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ {-f}^{\′}\end{array}\right]\⇒\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\end{array}\right].$

其中， $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ {-f}^{\′}\end{array}\right]\⇒\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\end{array}\right]$ 是由物空间坐标系与无坐标系平行的平面坐标系的定义可以得到。

通过明确根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标，得到基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标的方法，提高根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标，得到基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标的效率，进而提高拼接影像的效率。

进一步地，在上述的无人机航摄影像的拼接方法中，根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，拼接基准影像与待配准影像包括：获取基准影像以及多个待配准影像中，每两张相邻的影像分别在与物坐标系平行的平面坐标系的同名点的坐标；根据基准影像以及多个待配准影像，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的同名点的坐标，得到待配准影像与基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的平移参数；以基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标为基准建立基准坐标系，根据待配准影像与基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的平移参数，将多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，转换为多个待配准影像的像点，分别在基准坐标系的坐标；根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准坐标系的坐标，拼接基准影像与待配准影像。

通过明确根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，拼接基准影像与待配准影像的具体拼接方法，将多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，通过待配准影像与基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的平移参数，转换为多个待配准影像的像点，分别在基准坐标系的坐标，进而根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准坐标系的坐标，拼接基准影像与待配准影像，提高了拼接基准影像与待配准影像的效率。

进一步地，在上述的无人机航摄影像的拼接方法中，根据基准影像以及多个待配准影像，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的同名点的坐标，得到待配准影像与基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的平移参数，包括：对于每一个基准影像，根据基准影像以及待配准影像，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的同名点的坐标(x_i ^1′ y_i ^1′)及(x_i ^2′ y_i ^2′)，得到待配准影像与基准影像之间的平移参数（△x，△y）： $\begin{array}{c}\mathrm{\Δx}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}({x_i}^{1^{\′}}-{x_i}^{2^{\′}})}{n}\\ \mathrm{\Δy}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}({y_i}^{1^{\′}}-{y_i}^{2^{\′}})}{n}\end{array};$ 以基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标为基准建立基准坐标系，根据多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，以及待配准影像与基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的平移参数，将多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，转换为多个待配准影像的像点，分别在基准坐标系的坐标，包括：对于每一个待配准影像，根据待配准影像与基准影像之间的平移参数（△x，△y）以及待配准影像所有像点分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标（x’，y’），得到待配准影像所有像点在基准坐标系下的坐标（x”，y”）：（x”，y”）=（△x，△y）+（x’，y’）。

通过明确获取平移参数的方法，以及通过平移参数，将多个待配准影像的像点转换至与基准影像的像点同一坐标系的方法，便于本领域技术人员实现根据基准影像以及多个待配准影像，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的同名点的坐标，得到待配准影像与基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的平移参数，并通过平移参数，得到多个待配准影像的像点转换至与基准影像的像点同一坐标系的坐标，进而提高拼接基准影像与待配准影像的效率。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (7)

1.无人机航摄影像的拼接方法，其特征在于，包括：

获取拍摄基准影像的瞬间及多个拍摄待配准影像的瞬间，基准影像及多个待配准影像分别对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标；

获取基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标；

根据所述基准影像及多个待配准影像分别对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标，及所述基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标，得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据；

根据所述夹角数据形成旋转矩阵；

根据所述旋转矩阵，将所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准影像的像空间坐标系中的坐标，转换为所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标；

根据所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标，得到基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标；

根据所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，拼接基准影像与待配准影像。

2.根据权利要求1所述的无人机航摄影像的拼接方法，其特征在于，所述获取基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标，包括：

获取基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像坐标系中的坐标；

根据拍摄焦距，以及基准影像的像主点在基准影像的像坐标系中的坐标，得到基准影像的像主点在基准影像的像空间坐标系的坐标；

根据拍摄焦距，以及多个待配准影像的像主点分别在基准影像的像坐标系中的坐标，得到多个待配准影像的像主点分别在基准影像的像空间坐标系的坐标。

3.根据权利要求2所述的无人机航摄影像的拼接方法，其特征在于，根据所述基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标，及其对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标，得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的旋转矩阵，包括：

预先设定基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的初始夹角数据均为0°，根据所述初始夹角数据形成旋转矩阵初始值：

由

$R_0=\left[\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& 1& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right],$ 其中

为得到的基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据；

预先设定比例系数的初始值其中H为航摄飞行时的航高，f为摄像机焦距；

根据基准影像对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标（X_s1 Y_s1 Z_s1），以及每一个待配准影像对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标（X_s2 Y_s2 Z_s2），得到每一个平移矩阵的初始值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_0\\ \mathrm{\Δ}{Y}_0\\ \mathrm{\Δ}{Z}_0\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{X}_{s1}-X_{s2}\\ Y_{s1}-Y_{s2}\\ Z_{s1}-Z_{s2}\end{array}\right];$

根据所述基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标（x y -f），以及基准影像的像主点及多个待配准影像的像主点分别对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标（X Y Z），所述旋转矩阵初始值R₀，比例系数的初始值λ₀，平移矩阵的初始值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_0\\ \mathrm{\Δ}{Y}_0\\ \mathrm{\Δ}{Z}_0\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{X}_{s1}-X_{s2}\\ Y_{s1}-Y_{s2}\\ Z_{s1}-Z_{s2}\end{array}\right];$ 得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据第一次计算概略值

比例系数第一次计算概略值dλ₁以及平移矩阵第一次计算概略值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{d\Δ}{X}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Z}_1\end{array}\right]:$

，其中，

$A=\left[\begin{array}{ccccccc}1& 0& 0& x& f& 0& -y\\ 0& 1& 0& y& 0& f& x\\ 0& 0& 1& -f& x& y& 0\end{array}\right];$

第一次迭代时：根据基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据第一次计算概略值形成旋转矩阵的第一次迭代值R1：

根据所述比例系数的初始值

及所述比例系数第一次计算概略值dλ₁，得到比例系数的第一次迭代值λ₁：

根据所述平移矩阵的初始值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_0\\ \mathrm{\Δ}{Y}_0\\ \mathrm{\Δ}{Z}_0\end{array}\right]$ 及所述平移矩阵第一次计算概略值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{d\Δ}{X}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Z}_1\end{array}\right],$ 得到平移矩阵的第一次迭代值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_1\\ \mathrm{\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{\Δ}{Z}_1\end{array}\right]:$ $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_1\\ \mathrm{\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{\Δ}{Z}_1\end{array}\right]=\begin{array}{}\end{array}\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_0\\ \mathrm{\Δ}{Y}_0\\ \mathrm{\Δ}{Z}_0\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}\mathrm{d\Δ}{X}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{d\Δ}{Z}_1\end{array}\right];$

根据所述基准影像的像主点以及多个待配准影像的像主点，分别在基准影像的像空间坐标系的坐标（x y -f），以及基准影像的像主点及多个待配准影像的像主点分别对应的GPS天线相位中心在地心坐标系的坐标（X Y Z），所述旋转矩阵的第一次迭代值R₁，比例系数的第一次迭代值λ₁，平移矩阵的第一次迭代值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{\Δ}{X}_1\\ \mathrm{\Δ}{Y}_1\\ \mathrm{\Δ}{Z}_1\end{array}\right],$ 得到基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据第二次计算概略值

比例系数第二次计算概略值dλ₂以及平移矩阵第二次计算概略值 $\left[\begin{array}{c}\mathrm{d\Δ}{X}_2\\ \mathrm{d\Δ}{Y}_2\\ \mathrm{d\Δ}{Z}_2\end{array}\right]:$

进行多次迭代，直至

其中θ为预设的阈值；

为基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的夹角数据；R为基准影像的像空间坐标系与物空间坐标系的旋转矩阵。

4.根据权利要求3所述的无人机航摄影像的拼接方法，其特征在于，根据所述旋转矩阵，将所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准影像的像空间坐标系中的坐标，转换为所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标，包括：

根据所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准影像的像空间坐标系中的坐标 $\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ -f\end{array}\right],$ 以及旋转矩阵R，得到所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标 $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ {-f}^{\′}\end{array}\right]:$

$\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ {-f}^{\′}\end{array}\right]=R\left[\begin{array}{c}x\\ y\\ -f\end{array}\right]$

。

5.根据权利要求4所述的无人机航摄影像的拼接方法，其特征在于，根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标，得到基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标包括：

根据基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在物空间坐标系中的坐标 $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ {-f}^{\′}\end{array}\right],$ 得到基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标 $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\end{array}\right]:$ $\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\\ {-f}^{\′}\end{array}\right]\⇒\left[\begin{array}{c}{x}^{\′}\\ y^{\′}\end{array}\right].$

6.根据权利要求1所述的无人机航摄影像的拼接方法，其特征在于，根据所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，拼接基准影像与待配准影像包括：

获取所述基准影像以及所述多个待配准影像中，每两张相邻的影像分别在与物坐标系平行的平面坐标系的同名点的坐标；

根据所述基准影像以及所述多个待配准影像，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的同名点的坐标，得到所述待配准影像与所述基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的平移参数；

以基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标为基准建立基准坐标系，根据所述待配准影像与所述基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的平移参数，将所述多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，转换为所述多个待配准影像的像点，分别在基准坐标系的坐标；

根据所述基准影像的像点以及多个待配准影像的像点，分别在基准坐标系的坐标，拼接基准影像与待配准影像。

7.根据权利要求6所述的无人机航摄影像的拼接方法，其特征在于，根据所述基准影像以及所述多个待配准影像，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的同名点的坐标，得到所述待配准影像与所述基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的平移参数，包括：

对于每一个基准影像，根据所述基准影像以及待配准影像，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的同名点的坐标(x_i ^1′y_i ^1′)及(x_i ^2′y_i ^2′)，得到待配准影像与基准影像之间的平移参数（△x，△y）：

$\mathrm{\Δx}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}({x_i}^{1^{\′}}-{x_i}^{2^{\′}})}{n}$

$\mathrm{\Δy}=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}({y_i}^{1^{\′}}-{y_i}^{2^{\′}})}{n};$

以基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标为基准建立基准坐标系，根据所述多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，以及所述待配准影像与所述基准影像在与物坐标系平行的平面坐标系的平移参数，将所述多个待配准影像的像点，分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标，转换为所述多个待配准影像的像点，分别在基准坐标系的坐标，包括：

对于每一个待配准影像，根据待配准影像与基准影像之间的平移参数（△x，△y）以及待配准影像所有像点分别在与物坐标系平行的平面坐标系的坐标（x’，y’），得到待配准影像所有像点在基准坐标系下的坐标（x”，y”）：（x”，y”）=（△x，△y）+（x’，y’）。

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