一種智能航拍系統(tǒng)的制作方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種智能航拍系統(tǒng)，其特征在于：包括航拍圖像采集裝置和航拍圖像處理裝置，所述航拍圖像采集裝置包括航拍飛行器和攝像裝置；所述航拍圖像處理裝置包括飛行器上的初級(jí)處理裝置和地面的高級(jí)處理裝置；所述航拍飛行器采用的是無(wú)人機(jī)，所述無(wú)人機(jī)包括空中飛行子系統(tǒng)和地面控制子系統(tǒng)；所述攝像裝置包括安裝于無(wú)人機(jī)機(jī)身下方的高清攝像頭；還包括初級(jí)處理裝置進(jìn)行圖像初級(jí)處理的方法和高級(jí)處理裝置進(jìn)行高級(jí)圖像處理的方法。本發(fā)明提供的航拍系統(tǒng)包括自主續(xù)航和自動(dòng)控制的無(wú)人機(jī)，同時(shí)自動(dòng)進(jìn)行高清圖像的采集和圖像多次處理，能夠得到完整、清晰的圖像。
【專利說(shuō)明】
-種智能航拍系統(tǒng)
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明設(shè)及航拍領(lǐng)域，尤其是一種智能航拍系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 無(wú)人機(jī)航拍是一個(gè)集單片機(jī)技術(shù)、航拍傳感器技術(shù)、GPS導(dǎo)航航拍技術(shù)、通訊航拍 服務(wù)技術(shù)、飛行控制技術(shù)、任務(wù)控制技術(shù)、編程技術(shù)等多技術(shù)并依托于硬件的高科技產(chǎn)物， 其拍攝影像具有高清晰、大比例尺、小面積、高現(xiàn)勢(shì)性的優(yōu)點(diǎn)，特別適合獲取帶狀地區(qū)航拍 影像(公路、鐵路、河流、水庫(kù)、海岸線等）。且無(wú)人駕駛飛機(jī)為航拍攝影提供了操作方便，易 于轉(zhuǎn)場(chǎng)的遙感平臺(tái)；起飛降落受場(chǎng)地限制較小，在操場(chǎng)、公路或其他較開(kāi)闊的地面均可起 降，其穩(wěn)定性、安全性好，轉(zhuǎn)場(chǎng)等非常容易；小型輕便、低噪節(jié)能、高效機(jī)動(dòng)、影像清晰、輕型 化、小型化、智能化更是無(wú)人機(jī)航拍的突出特點(diǎn);但也存在W下方面的問(wèn)題。
[0003] 目前，市面上的無(wú)人機(jī)主要采用裡聚合物電池作為主要?jiǎng)恿?，續(xù)航能力一般在20 分鐘至30分鐘之間，因技術(shù)方面不同有所差別，不過(guò)大部分續(xù)航時(shí)間都是在45分鐘W內(nèi)。由 于無(wú)人機(jī)需要盡可能減輕起飛重量，所W無(wú)法攜帶較重的大容量電池，大多數(shù)無(wú)人機(jī)維持 十幾分鐘到二十分鐘飛行之后，就必須有人為它們更換電池或者插上充電線，導(dǎo)致通常出 口都要攜帶Ξ四塊電池。運(yùn)是無(wú)人機(jī)發(fā)展一個(gè)致命的短板，大大限制了無(wú)人機(jī)行業(yè)的整體 發(fā)展，若要促進(jìn)無(wú)人機(jī)市場(chǎng)持久的良性發(fā)展，解決無(wú)人機(jī)電池續(xù)航能力問(wèn)題迫在眉睫。
[0004] 無(wú)人機(jī)在飛行中需要進(jìn)行飛行的操作，W及自動(dòng)充電、拍攝數(shù)據(jù)傳輸和地面控制 通訊等，如果使用手動(dòng)操作或直接從地面控制，將會(huì)不利于無(wú)人機(jī)的工作，能夠進(jìn)行無(wú)人機(jī) 的智能飛行將變得非常重要。
[0005] 現(xiàn)有的航拍都采用無(wú)人機(jī)進(jìn)行拍攝，然后發(fā)回地面進(jìn)行處理的方式，但航拍的內(nèi) 容一般比較多，傳輸數(shù)據(jù)多，所拍攝的數(shù)據(jù)沒(méi)有經(jīng)過(guò)處理就發(fā)回地面，增加了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目?量，降低了數(shù)據(jù)傳輸速度，同時(shí)降低了圖像處理的效率;同時(shí)地面圖像處理的效率比較低。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的發(fā)明目的在于:針對(duì)上述存在的問(wèn)題，提供一種包括自主續(xù)航和自動(dòng)控 制的無(wú)人機(jī)，同時(shí)自動(dòng)進(jìn)行高清圖像的采集和圖像多次處理，得到完整、清晰圖像的智能航 拍系統(tǒng)。
[0007] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下：
[000引本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，包括航拍圖像采集裝置和航拍圖像處理裝置，所述航 拍圖像采集裝置包括航拍飛行器和攝像裝置;所述航拍圖像處理裝置包括飛行器上的初級(jí) 處理裝置和地面的高級(jí)處理裝置。
[0009]本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述航拍飛行器采用的是無(wú)人機(jī)，所述無(wú)人機(jī)包括空 中飛行子系統(tǒng)和地面控制子系統(tǒng);所述空中飛行子系統(tǒng)包括機(jī)身、機(jī)翼、電源和智能控制模 塊，智能控制模連接無(wú)人機(jī)上的所有設(shè)備;所述地面控制子系統(tǒng)包括無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸模塊和 控制模塊。
[0010] 本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述電源包括充電裝置和蓄電池，所述充電裝置為能 量收集裝置;所述能量收集裝置包括太陽(yáng)能發(fā)電裝置、風(fēng)力發(fā)電裝置和壓力發(fā)電裝置;能量 收集裝置與蓄電池連接，用于給蓄電池充電。
[0011] W上結(jié)構(gòu)，能量收集裝置的設(shè)置，可W解決現(xiàn)在無(wú)人機(jī)的續(xù)航問(wèn)題，為無(wú)人機(jī)提供 持續(xù)的動(dòng)力。在光照的情況下可W通過(guò)太陽(yáng)能發(fā)電裝置，進(jìn)行發(fā)電，用于電量的存儲(chǔ)和飛行 使用;在空中同時(shí)有很大的空氣流動(dòng)，產(chǎn)生風(fēng)力，用于發(fā)電;壓力發(fā)電裝置的使用，同樣可W 將無(wú)人機(jī)的動(dòng)能轉(zhuǎn)化為電能，為無(wú)人機(jī)的飛行提供更多的能量。
[0012] 本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述智能控制模塊包括飛機(jī)姿態(tài)控制模塊和無(wú)線數(shù)據(jù) 傳輸模塊;所述智能控制模塊，用于控制無(wú)人機(jī)的正常飛行，同時(shí)接收地面的控制信息和發(fā) 送無(wú)人機(jī)的飛行信息。
[0013] W上結(jié)構(gòu)，智能控制模塊能夠采集無(wú)人機(jī)飛行需要的數(shù)據(jù)，通過(guò)算法和程序的控 審IJ，進(jìn)行智能飛行，在沒(méi)有地面控制的情況下，也能飛行。
[0014] 本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述攝像裝置包括安裝于無(wú)人機(jī)機(jī)身下方的高清攝像 頭，用于進(jìn)行圖像采集。
[0015] 本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述初級(jí)處理裝置進(jìn)行初級(jí)處理的方法包括：（1)、進(jìn) 行圖像的預(yù)處理，對(duì)輸入的圖像進(jìn)行灰度化、圖像增強(qiáng)、濾波和二值化克服圖像干擾；（2)、 進(jìn)行近重復(fù)圖像的判斷，例如將采集到的圖像P和圖像q提取特征點(diǎn)，將圖像P和圖像q的特 征點(diǎn)進(jìn)行相似度比對(duì)，相似度公式為
其中，a是兩個(gè)圖像匹 配的特征點(diǎn)數(shù)，b是匹配后剩余的特征點(diǎn)數(shù)，N(p)是圖像P的特征點(diǎn)數(shù)，Nmax是兩個(gè)圖像中特 征值更多圖像的特征點(diǎn)數(shù)，當(dāng)相似度S(q，p)大于0.8時(shí)，刪除特征值少的圖像；（3)、將所采 集的圖像按拍攝時(shí)間歸類，同時(shí)將上一步中相似度大于0.3小于0.8的圖像進(jìn)行歸類；（4)、 將W上操作后的圖像進(jìn)行壓縮，發(fā)送到地面控制中屯、。
[0016] W上方法能夠?qū)⒉杉膱D像進(jìn)行初步的處理，將圖像噪聲W及重復(fù)的圖像進(jìn)行刪 除，精簡(jiǎn)傳輸數(shù)據(jù)，提高傳輸?shù)乃俣龋瑫r(shí)利于地面的再處理。
[0017] 本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述高級(jí)處理裝置進(jìn)行圖像處理的方法包括:步驟一： 將預(yù)處理的圖像解壓，同時(shí)進(jìn)行廣角崎變的校正；步驟二:校正后的圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)模糊處 理;步驟Ξ:處理后的圖像進(jìn)行拼接，得到完整、清晰的圖像;所述圖像處理中圖像的輸入輸 出采用的是流水輸入輸出方式，先處理兩幅圖像，在輸入新的圖像，輸入圖像和前次的拼接 圖像的邊緣進(jìn)行匹配。
[0018] W上方法中，圖像經(jīng)過(guò)崎變校正、模糊處理和拼接后，將得到完整和清晰的圖像， 同時(shí)流水輸入輸出方式替代了原來(lái)的輸入輸出方式，原來(lái)的輸入輸出方式為:所有待拼接 圖像全部輸入后再進(jìn)行拼接，輸出時(shí)拼接好的圖像作為一個(gè)整體來(lái)存儲(chǔ)和顯示，流水輸入 輸出方式可W節(jié)省特征提取和匹配的時(shí)間，同時(shí)減少程序處理的數(shù)據(jù)量和占用的內(nèi)存空 間，避免程序執(zhí)行中出現(xiàn)溢出錯(cuò)誤，保證程序的正常進(jìn)行，并且拼接的圖像越多，所用時(shí)間 越短，優(yōu)勢(shì)越明顯。
[0019] 本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述廣角崎變的校正方法為:包括（1)選擇網(wǎng)格模板， 其網(wǎng)格距離為15mm，網(wǎng)格距離越大，獲得的交點(diǎn)越少，無(wú)崎變距離越不精確，網(wǎng)格距離越小， 計(jì)算量越大，15mm為適當(dāng)?shù)木嚯x；（2)提取特征點(diǎn)和確定崎變中屯、；提取特征點(diǎn)即提取網(wǎng)格 模板交叉點(diǎn)的崎變和理想坐標(biāo)，其中檢測(cè)各個(gè)變點(diǎn)的崎變坐標(biāo)采用SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)法，提取 理想坐標(biāo)時(shí)，把崎變圖像中相鄰網(wǎng)格交點(diǎn)的最大距離作為理想網(wǎng)格間距，然后根據(jù)理想網(wǎng) 格間距及它的端點(diǎn)確定各個(gè)交點(diǎn)的理想坐標(biāo)；只有精確地定位崎變中屯、，和理想網(wǎng)格間距， 才能計(jì)算出各個(gè)點(diǎn)到崎變中屯、的理想距離;尋找最優(yōu)崎變中屯、的方法：W各網(wǎng)格點(diǎn)到崎變 中屯、的崎變距離和理想距離之間的關(guān)系為參考，判定候選點(diǎn)是不是最優(yōu)崎變中屯、。若理想 點(diǎn)按某一順序進(jìn)行排序，則對(duì)應(yīng)的崎變點(diǎn)排序后也在相應(yīng)的位置上，使得對(duì)應(yīng)的崎變點(diǎn)排 序后也在相應(yīng)的位置上的點(diǎn)數(shù)最多的點(diǎn)就判定為崎變中屯、；（3)求解崎變系數(shù)恢復(fù)圖像，采 用分段擬合恢復(fù)法:將整個(gè)理想距離包含的范圍分為相互間有重疊區(qū)域的幾部分，然后對(duì) 運(yùn)幾部分內(nèi)的點(diǎn)分別擬合出崎變曲線，求解崎變系數(shù)，利用崎變系數(shù)分段恢復(fù)圖像，得到崎 變圖像的恢復(fù)圖。其中，首段擬合曲線的函數(shù)中常數(shù)項(xiàng)等于0或近似等于0,末段的擬合出的 二次方程的最大值大于崎變圖像中距離崎變中屯、最遠(yuǎn)的點(diǎn)到崎變中屯、的距離并且方程的 對(duì)稱中屯、值要大于恢復(fù)圖像的對(duì)角線長(zhǎng)度的一半；中間部分的擬合根據(jù)鏡頭視場(chǎng)角的大小 或是崎變的嚴(yán)重程度來(lái)分段擬合，但是必須確保相鄰兩段間有交點(diǎn)存在。
[0020] W上方法中，網(wǎng)格模板相比其他的模板可W在圖像崎變嚴(yán)重的地方得到更多反映 崎變關(guān)系的點(diǎn)，同時(shí)網(wǎng)格越小，獲得的交點(diǎn)越多且無(wú)崎變距離也越精確。在分段擬合恢復(fù)法 中，分段后，每個(gè)分段需要擬合的點(diǎn)相對(duì)集中，擬合出來(lái)的崎變曲線比單條多項(xiàng)式曲線更能 反映崎變關(guān)系，并且分段擬合的跨度小，可W降低多項(xiàng)式的次數(shù)，擬合的曲線更精確。
[0021 ]本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述運(yùn)動(dòng)模糊處理的方法為：（1)通過(guò)頻域的方法來(lái)實(shí) 現(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊方向的求解;運(yùn)動(dòng)模糊方向的求解方法為:進(jìn)行化U曲變換:將U-V平面變換成累 加器，建立一個(gè)累加器Α(Ρ，θ)，ρ的取值范圍是圖像中角點(diǎn)間的距離的絕對(duì)值，Θ的取值空間 是負(fù)90度到90度之間，并將起始值至0;對(duì)U-V平面中的每一個(gè)非零點(diǎn)根據(jù)不同的Θ取值，根 據(jù)P = ycos0+vsin0得到Ρ，將相應(yīng)的累加器單元的值加1;判斷累加器的最大值，最大值對(duì)應(yīng) 的角度e就是運(yùn)動(dòng)模糊角度;取化U曲變換后每個(gè)角度的最大值組成一個(gè)向量，然后對(duì)運(yùn)個(gè) 向量用一個(gè)m維的等值向量做卷積，求卷積的最大值，對(duì)應(yīng)的角度就是模糊角度；（2)進(jìn)行運(yùn) 動(dòng)模糊長(zhǎng)度的計(jì)算:旋轉(zhuǎn)模糊圖像，得到水平模糊圖像;計(jì)算水平模糊圖像的微分函數(shù);計(jì) 算微分圖像自相關(guān)函數(shù);將各列的數(shù)據(jù)相加得到一行數(shù)據(jù);繪制Sad曲線，確定最小值點(diǎn)，從 而確定模糊長(zhǎng)度；（3)用逆濾波法對(duì)模糊圖像進(jìn)行增強(qiáng)。
[0022] W上方法中，頻域的方法實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，獲得的頻譜圖便于后面計(jì)算模糊長(zhǎng)度，節(jié)省計(jì) 算時(shí)間。模糊圖像沿模糊方向進(jìn)行求導(dǎo)運(yùn)算，運(yùn)算后的導(dǎo)數(shù)值在兩端會(huì)出現(xiàn)相反的符號(hào)，將 導(dǎo)函數(shù)進(jìn)行自相關(guān)運(yùn)算，得到的結(jié)果在正負(fù)模糊長(zhǎng)度兩點(diǎn)處取最小值，根據(jù)最小值的點(diǎn)的 位置可W計(jì)算模糊長(zhǎng)度。維納濾波法得到的增強(qiáng)圖像與清晰圖像的誤差小，同時(shí)噪聲的影 響小。所述運(yùn)動(dòng)模糊方向的求解方法包括:從模糊圖像的頻譜公式：|6(μ，ν) I = |ρ(μ，ν) I |H (μ，ν) I中可知，模糊方向與頻譜方向垂直，通過(guò)頻譜的方向可W判斷模糊方向，頻譜方向可 W通過(guò)檢測(cè)頻譜的線性特征來(lái)判斷，檢測(cè)線性的方法為化U曲變換，Hou曲變換的計(jì)算結(jié)果 與準(zhǔn)確值之間有一定的誤差，通過(guò)附加判斷算法可W減小誤差，附加的判斷算法為：取 化U曲變換后每個(gè)角度的最大值組成一個(gè)向量，然后對(duì)運(yùn)個(gè)向量用一個(gè)m維的等值向量做卷 積，求卷積的最大值，對(duì)應(yīng)的角度就是模糊角度。
[0023] 本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述圖像的拼接方法包括：（1)通過(guò)SIFT算法進(jìn)行特征 提?。唬?)特征匹配，通過(guò)比值判定法，進(jìn)行特征向量的匹配，即若兩個(gè)相似度值的比值小于 特定值，則認(rèn)為特定向量和其中一個(gè)特征向量是匹配的；（3)相機(jī)參數(shù)估計(jì)，包括粗估計(jì)和 細(xì)調(diào)整，即根據(jù)圖像間的變換矩陣計(jì)算相機(jī)的各個(gè)參數(shù)，然后進(jìn)行誤差調(diào)整；（4)利用無(wú)參 數(shù)的方法進(jìn)行曝光補(bǔ)償；（5)拼接縫的查找，計(jì)算拼接線上像素的相似度，當(dāng)相似度最高時(shí) 對(duì)應(yīng)的線為拼接線；（6)利用融合算法進(jìn)行圖像融合;所述融合算法為多分辨率樣條融合算 法，其實(shí)現(xiàn)過(guò)程為:分別建立兩幅待拼接圖像A、B的拉普拉斯金字塔LA、LB;建立標(biāo)注合成圖 像Η取值的圖像的金字塔;根據(jù)LA、LB和Η形成融合圖像金字塔LG;根據(jù)LG得到融合圖像。
[0024] W上方法，SIFT算法對(duì)圖像具有平移、旋轉(zhuǎn)和光照不變性，還具有尺度縮放的不變 性和放射變換的不變性，適用于進(jìn)行特征提取。相機(jī)參數(shù)估計(jì)中的粗估計(jì)的方法為:根據(jù)圖 像間的變換矩陣確定相機(jī)焦距的值，每?jī)蓮埾噜張D像的矩陣確定一個(gè)焦距的值，將運(yùn)些值 排序，取中間值作為相機(jī)焦距的初步估計(jì)值;細(xì)調(diào)整的方法為:依次正負(fù)方向改變相機(jī)參數(shù) 的大小和相機(jī)矩陣的值，計(jì)算匹配點(diǎn)對(duì)的誤差和，使之不斷減小，直至相鄰兩次誤差和的差 值小于闊值2*e-16。圖像融合的融合算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程為:分別建立兩幅待拼接圖像A、B的拉 普拉斯金字塔LA、LB;建立標(biāo)注合成圖像Η取值的圖像的金字塔;根據(jù)LA、LB和Η形成融合圖 像金字塔LG;根據(jù)LG得到融合圖像。運(yùn)種方法可W使不同強(qiáng)度的圖像能夠平滑地過(guò)渡，有很 好的魯棒性。
[0025] 綜上所述，由于采用了上述技術(shù)方案，本發(fā)明的有益效果是：
[0026] 1、本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)人機(jī)的自主續(xù)航，所設(shè)置的能量收集裝置能夠通過(guò)太陽(yáng)能發(fā) 電、風(fēng)力發(fā)電和壓力發(fā)電的方式進(jìn)行發(fā)電，為無(wú)人機(jī)提供更多的能量，提高續(xù)航能力，從而 為航拍帶來(lái)方便。
[0027] 2、本發(fā)明的無(wú)人機(jī)上設(shè)置有控制系統(tǒng)，通過(guò)設(shè)置的程序，能夠?qū)崿F(xiàn)無(wú)人機(jī)的自主 航行，為無(wú)人機(jī)的控制帶來(lái)方便。
[0028] 3、本發(fā)明中拍攝圖像的初步處理，能夠精減傳輸數(shù)據(jù)，提高傳輸?shù)乃俣龋瑫r(shí)利于 地面的再處理。
[0029] 4、本發(fā)明中流水輸入輸出方式可W節(jié)省特征提取和匹配的時(shí)間，同時(shí)減少程序處 理的數(shù)據(jù)量和占用的內(nèi)存空間。
【附圖說(shuō)明】
[0030] 本發(fā)明將通過(guò)例子并參照附圖的方式說(shuō)明，其中：
[0031] 圖1是本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0032] 圖2是航拍飛行器的結(jié)構(gòu)示意圖。
[0033] 圖3是高級(jí)處理裝置進(jìn)行圖像處理的方法流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0034] 本說(shuō)明書中公開(kāi)的所有特征，或公開(kāi)的所有方法或過(guò)程中的步驟，除了互相排斥 的特征和/或步驟W外，均可任何方式組合。
[0035] 本說(shuō)明書(包括任何附加權(quán)利要求、摘要）中公開(kāi)的任一特征，除非特別敘述，均可 被其他等效或具有類似目的的替代特征加 W替換。即，除非特別敘述，每個(gè)特征只是一系列 等效或類似特征中的一個(gè)例子而已。
[0036] 如圖1，本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，包括航拍圖像采集裝置和航拍圖像處理裝置， 所述航拍圖像采集裝置包括航拍飛行器和攝像裝置;所述航拍圖像處理裝置包括飛行器上 的初級(jí)處理裝置和地面的高級(jí)處理裝置。
[0037] 如圖2,本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述航拍飛行器采用的是無(wú)人機(jī)，所述無(wú)人機(jī) 包括空中飛行子系統(tǒng)和地面控制子系統(tǒng);所述空中飛行子系統(tǒng)包括機(jī)身、機(jī)翼、電源和智能 控制模塊，智能控制模連接無(wú)人機(jī)上的所有設(shè)備;所述地面控制子系統(tǒng)包括無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸 模塊和控制模塊;所述電源包括充電裝置和蓄電池，所述充電裝置為能量收集裝置;所述能 量收集裝置包括太陽(yáng)能發(fā)電裝置、風(fēng)力發(fā)電裝置和壓力發(fā)電裝置;能量收集裝置與蓄電池 連接，用于給蓄電池充電;所述智能控制模塊包括飛機(jī)姿態(tài)控制模塊和無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸模塊； 所述智能控制模塊，用于控制無(wú)人機(jī)的正常飛行，同時(shí)接收地面的控制信息和發(fā)送無(wú)人機(jī) 的飛行信息。
[0038] 本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述攝像裝置包括安裝于無(wú)人機(jī)機(jī)身下方的高清攝像 頭，用于進(jìn)行圖像采集。
[0039] 本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述初級(jí)處理裝置進(jìn)行初級(jí)處理的方法包括:所述初 級(jí)處理裝置進(jìn)行預(yù)處理的方法包括：（1)、進(jìn)行圖像的預(yù)處理，對(duì)輸入的圖像進(jìn)行灰度化、圖 像增強(qiáng)、濾波和二值化克服圖像干擾；（2)、進(jìn)行近重復(fù)圖像的判斷，例如將采集到的圖像P 和圖像q提取特征點(diǎn)，將圖像P和圖像q的特征點(diǎn)進(jìn)行相似度比對(duì)，相似度公式為：
岸中，a是兩個(gè)圖像匹配的特征點(diǎn)數(shù)，b是匹配后剩余的特征 點(diǎn)數(shù)，N(p)是圖像P的特征點(diǎn)數(shù)，Nmax是兩個(gè)圖像中特征值更多圖像的特征點(diǎn)數(shù)，當(dāng)相似度S (q，p)大于0.8時(shí)，刪除特征值少的圖像；（3)、將所采集的圖像按拍攝時(shí)間歸類，同時(shí)將上一 步中相似度大于0.3小于0.8的圖像進(jìn)行歸類；（4)、將W上操作后的圖像進(jìn)行壓縮，發(fā)送到 地面控制中屯、。
[0040] 如圖3,本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述高級(jí)處理裝置進(jìn)行圖像處理的方法包括： 步驟一:將預(yù)處理的圖像解壓，同時(shí)進(jìn)行廣角崎變的校正；步驟二:校正后的圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng) 模糊處理;步驟Ξ:處理后的圖像進(jìn)行拼接，得到完整、清晰的圖像;所述圖像處理中圖像的 輸入輸出采用的是流水輸入輸出方式，先處理兩幅圖像，在輸入新的圖像，輸入圖像和前次 的拼接圖像的邊緣進(jìn)行匹配。
[0041] 本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述廣角崎變的校正方法為:包括（1)選擇網(wǎng)格模板， 其網(wǎng)格距離為15mm; (2)提取特征點(diǎn)和確定崎變中屯、;提取特征點(diǎn)即提取網(wǎng)格模板交叉點(diǎn)的 崎變和理想坐標(biāo)，其中檢測(cè)各個(gè)變點(diǎn)的崎變坐標(biāo)采用SUSAN角點(diǎn)檢測(cè)法;尋找最優(yōu)崎變中屯、 的方法各網(wǎng)格點(diǎn)到崎變中屯、的崎變距離和理想距離之間的關(guān)系為參考，判定候選點(diǎn)是 不是最優(yōu)崎變中屯、;若理想點(diǎn)按某一順序進(jìn)行排序，則對(duì)應(yīng)的崎變點(diǎn)排序后也在相應(yīng)的位 置上，使得對(duì)應(yīng)的崎變點(diǎn)排序后也在相應(yīng)的位置上的點(diǎn)數(shù)最多的點(diǎn)就判定為崎變中屯、；（3) 求解崎變系數(shù)恢復(fù)圖像，采用分段擬合恢復(fù)法:將整個(gè)理想距離包含的范圍分為相互間有 重疊區(qū)域的幾部分，然后對(duì)運(yùn)幾部分內(nèi)的點(diǎn)分別擬合出崎變曲線，求解崎變系數(shù)，利用崎變 系數(shù)分段恢復(fù)圖像，得到崎變圖像的恢復(fù)圖；其中，首段擬合曲線的函數(shù)中常數(shù)項(xiàng)等于0或 近似等于0,末段的擬合出的二次方程的最大值大于崎變圖像中距離崎變中屯、最遠(yuǎn)的點(diǎn)到 崎變中屯、的距離并且方程的對(duì)稱中屯、值要大于恢復(fù)圖像的對(duì)角線長(zhǎng)度的一半；中間部分的 擬合根據(jù)鏡頭視場(chǎng)角的大小或是崎變的嚴(yán)重程度來(lái)分段擬合，但是必須確保相鄰兩段間有 交點(diǎn)存在。
[0042] 本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述運(yùn)動(dòng)模糊處理的方法為：（1)通過(guò)頻域的方法來(lái)實(shí) 現(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊方向的求解;運(yùn)動(dòng)模糊方向的求解方法為:進(jìn)行化U曲變換:將U-V平面變換成累 加器，建立一個(gè)累加器Α(Ρ，θ)，ρ的取值范圍是圖像中角點(diǎn)間的距離的絕對(duì)值，Θ的取值空間 是負(fù)90度到90度之間，并將起始值至0;對(duì)U-V平面中的每一個(gè)非零點(diǎn)根據(jù)不同的Θ取值，根 據(jù)P = ycos0+vsin0得到Ρ，將相應(yīng)的累加器單元的值加1;判斷累加器的最大值，最大值對(duì)應(yīng) 的角度e就是運(yùn)動(dòng)模糊角度;取化U曲變換后每個(gè)角度的最大值組成一個(gè)向量，然后對(duì)運(yùn)個(gè) 向量用一個(gè)m維的等值向量做卷積，求卷積的最大值，對(duì)應(yīng)的角度就是模糊角度；（2)進(jìn)行運(yùn) 動(dòng)模糊長(zhǎng)度的計(jì)算:旋轉(zhuǎn)模糊圖像，得到水平模糊圖像;計(jì)算水平模糊圖像的微分函數(shù);計(jì) 算微分圖像自相關(guān)函數(shù);將各列的數(shù)據(jù)相加得到一行數(shù)據(jù);繪制Sad曲線，確定最小值點(diǎn)，從 而確定模糊長(zhǎng)度；（3)用逆濾波法對(duì)模糊圖像進(jìn)行增強(qiáng)。
[0043] 本發(fā)明一種智能航拍系統(tǒng)，所述圖像的拼接方法包括：（1)通過(guò)SIFT算法進(jìn)行特征 提取；（2)特征匹配，通過(guò)比值判定法，進(jìn)行特征向量的匹配，即若兩個(gè)相似度值的比值小于 特定值，則認(rèn)為特定向量和其中一個(gè)特征向量是匹配的；（3)相機(jī)參數(shù)估計(jì)，包括粗估計(jì)和 細(xì)調(diào)整，即根據(jù)圖像間的變換矩陣計(jì)算相機(jī)的各個(gè)參數(shù)，然后進(jìn)行誤差調(diào)整；（4)利用帶參 數(shù)的方法進(jìn)行曝光補(bǔ)償；（5)拼接縫的查找，計(jì)算拼接線上像素的相似度，當(dāng)相似度最高時(shí) 對(duì)應(yīng)的線為拼接線；（6)利用融合算法進(jìn)行圖像融合;所述融合算法為多分辨率樣條融合算 法，其實(shí)現(xiàn)過(guò)程為:分別建立兩幅待拼接圖像A、B的拉普拉斯金字塔LA、LB;建立標(biāo)注合成圖 像Η取值的圖像的金字塔;根據(jù)LA、LB和Η形成融合圖像金字塔LG;根據(jù)LG得到融合圖像。
[0044] 本發(fā)明并不局限于前述的【具體實(shí)施方式】。本發(fā)明擴(kuò)展到任何在本說(shuō)明書中披露的 新特征或任何新的組合，W及披露的任一新的方法或過(guò)程的步驟或任何新的組合。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種智能航拍系統(tǒng)，其特征在于:包括航拍圖像采集裝置和航拍圖像處理裝置，所述 航拍圖像采集裝置包括航拍飛行器和攝像裝置;所述航拍圖像處理裝置包括飛行器上的初 級(jí)處理裝置和地面的高級(jí)處理裝置。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能航拍系統(tǒng)，其特征在于:所述航拍飛行器采用的是無(wú) 人機(jī)，所述無(wú)人機(jī)包括空中飛行子系統(tǒng)和地面控制子系統(tǒng);所述空中飛行子系統(tǒng)包括機(jī)身、 機(jī)翼、電源和智能控制模塊，智能控制模連接無(wú)人機(jī)上的所有設(shè)備;所述地面控制子系統(tǒng)包 括無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸模塊和控制模塊。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種智能航拍系統(tǒng)，其特征在于:所述電源包括充電裝置和蓄 電池，所述充電裝置為能量收集裝置;所述能量收集裝置包括太陽(yáng)能發(fā)電裝置、風(fēng)力發(fā)電裝 置和壓力發(fā)電裝置;能量收集裝置與蓄電池連接，用于給蓄電池充電。4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種智能航拍系統(tǒng)，其特征在于:所述智能控制模塊包括飛機(jī) 姿態(tài)控制模塊和無(wú)線數(shù)據(jù)傳輸模塊;所述智能控制模塊，用于控制無(wú)人機(jī)的正常飛行，同時(shí) 接收地面的控制信息和發(fā)送無(wú)人機(jī)的飛行信息。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能航拍系統(tǒng)，其特征在于:所述攝像裝置包括安裝于無(wú) 人機(jī)機(jī)身下方的高清攝像頭，用于進(jìn)行圖像采集。6. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能航拍系統(tǒng)，其特征在于:所述初級(jí)處理裝置進(jìn)行初級(jí) 處理的方法包括：（1)、進(jìn)行圖像的預(yù)處理，對(duì)輸入的圖像進(jìn)行灰度化、圖像增強(qiáng)、濾波和二 值化克服圖像干擾；（2)、進(jìn)行近重復(fù)圖像的判斷，例如將采集到的圖像p和圖像q提取特征 點(diǎn)，將圖像P和圖像q的特征點(diǎn)進(jìn)行相似度比對(duì)，相似度公式為：$中，a是兩個(gè)圖像匹配的特征點(diǎn)數(shù)，b是匹配后剩余的特征 點(diǎn)數(shù)，N(p)是圖像p的特征點(diǎn)數(shù)，Nmax是兩個(gè)圖像中特征值更多圖像的特征點(diǎn)數(shù)，當(dāng)相似度S (q，p)大于0.8時(shí)，刪除特征值少的圖像；（3)、將所采集的圖像按拍攝時(shí)間歸類，同時(shí)將上一 步中相似度大于0.3小于0.8的圖像進(jìn)行歸類；（4)、將以上操作后的圖像進(jìn)行壓縮，發(fā)送到 地面控制中心。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種智能航拍系統(tǒng)，其特征在于:所述高級(jí)處理裝置進(jìn)行圖像 處理的方法包括:步驟一:將預(yù)處理的圖像解壓，同時(shí)進(jìn)行廣角畸變的校正;步驟二:校正后 的圖像進(jìn)行運(yùn)動(dòng)模糊處理;步驟三:處理后的圖像進(jìn)行拼接，得到完整、清晰的圖像;所述圖 像處理中圖像的輸入輸出采用的是流水輸入輸出方式，先處理兩幅圖像，在輸入新的圖像， 輸入圖像和前次的拼接圖像的邊緣進(jìn)行匹配。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種智能航拍系統(tǒng)，其特征在于：所述廣角畸變的校正方法 為:包括（1)選擇網(wǎng)格模板，其網(wǎng)格距離為15mm; (2)提取特征點(diǎn)和確定畸變中心；提取特征 點(diǎn)即提取網(wǎng)格模板交叉點(diǎn)的畸變和理想坐標(biāo)，其中檢測(cè)各個(gè)變點(diǎn)的畸變坐標(biāo)采用SUSAN角 點(diǎn)檢測(cè)法;尋找最優(yōu)畸變中心的方法：以各網(wǎng)格點(diǎn)到畸變中心的畸變距離和理想距離之間 的關(guān)系為參考，判定候選點(diǎn)是不是最優(yōu)畸變中心;若理想點(diǎn)按某一順序進(jìn)行排序，則對(duì)應(yīng)的 畸變點(diǎn)排序后也在相應(yīng)的位置上，使得對(duì)應(yīng)的畸變點(diǎn)排序后也在相應(yīng)的位置上的點(diǎn)數(shù)最多 的點(diǎn)就判定為畸變中心；（3)求解畸變系數(shù)恢復(fù)圖像，采用分段擬合恢復(fù)法:將整個(gè)理想距 離包含的范圍分為相互間有重疊區(qū)域的幾部分，然后對(duì)這幾部分內(nèi)的點(diǎn)分別擬合出畸變曲 線，求解畸變系數(shù)，利用畸變系數(shù)分段恢復(fù)圖像，得到畸變圖像的恢復(fù)圖；其中，首段擬合曲 線的函數(shù)中常數(shù)項(xiàng)等于0或近似等于0,末段的擬合出的二次方程的最大值大于畸變圖像中 距離畸變中心最遠(yuǎn)的點(diǎn)到畸變中心的距離并且方程的對(duì)稱中心值要大于恢復(fù)圖像的對(duì)角 線長(zhǎng)度的一半；中間部分的擬合根據(jù)鏡頭視場(chǎng)角的大小或是畸變的嚴(yán)重程度來(lái)分段擬合， 但是必須確保相鄰兩段間有交點(diǎn)存在。9. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種智能航拍系統(tǒng)，其特征在于：所述運(yùn)動(dòng)模糊處理的方法 為：（1)通過(guò)頻域的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)模糊方向的求解;運(yùn)動(dòng)模糊方向的求解方法為：進(jìn)行 Hough變換：將u-v平面變換成累加器，建立一個(gè)累加器Α(Ρ，θ)，ρ的取值范圍是圖像中角點(diǎn) 間的距離的絕對(duì)值，Θ的取值空間是負(fù)90度到90度之間，并將起始值至0;對(duì)u-v平面中的每 一個(gè)非零點(diǎn)根據(jù)不同的Θ取值，根據(jù)P = yC〇S0+Vsin0得到ρ，將相應(yīng)的累加器單元的值加1; 判斷累加器的最大值，最大值對(duì)應(yīng)的角度Θ就是運(yùn)動(dòng)模糊角度;取Hough變換后每個(gè)角度的 最大值組成一個(gè)向量，然后對(duì)這個(gè)向量用一個(gè)m維的等值向量做卷積，求卷積的最大值，對(duì) 應(yīng)的角度就是模糊角度；（2)進(jìn)行運(yùn)動(dòng)模糊長(zhǎng)度的計(jì)算:旋轉(zhuǎn)模糊圖像，得到水平模糊圖像； 計(jì)算水平模糊圖像的微分函數(shù);計(jì)算微分圖像自相關(guān)函數(shù);將各列的數(shù)據(jù)相加得到一行數(shù) 據(jù);繪制Sad曲線，確定最小值點(diǎn)，從而確定模糊長(zhǎng)度；（3)用逆濾波法對(duì)模糊圖像進(jìn)行增強(qiáng)。10. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種智能航拍系統(tǒng)，其特征在于:所述圖像的拼接方法包括： (1)通過(guò)SIFT算法進(jìn)行特征提取；（2)特征匹配，通過(guò)比值判定法，進(jìn)行特征向量的匹配，即 若兩個(gè)相似度值的比值小于特定值，則認(rèn)為特定向量和其中一個(gè)特征向量是匹配的；（3)相 機(jī)參數(shù)估計(jì)，包括粗估計(jì)和細(xì)調(diào)整，即根據(jù)圖像間的變換矩陣計(jì)算相機(jī)的各個(gè)參數(shù)，然后進(jìn) 行誤差調(diào)整；（4)利用帶參數(shù)的方法進(jìn)行曝光補(bǔ)償；（5)拼接縫的查找，計(jì)算拼接線上像素的 相似度，當(dāng)相似度最高時(shí)對(duì)應(yīng)的線為拼接線；（6)利用融合算法進(jìn)行圖像融合;所述融合算 法為多分辨率樣條融合算法，其實(shí)現(xiàn)過(guò)程為:分別建立兩幅待拼接圖像A、B的拉普拉斯金字 塔LA、LB;建立標(biāo)注合成圖像Η取值的圖像的金字塔;根據(jù)LA、LB和Η形成融合圖像金字塔LG; 根據(jù)LG得到融合圖像。
【文檔編號(hào)】G05D1/10GK105872413SQ201610383529
【公開(kāi)日】2016年8月17日
【申請(qǐng)日】2016年5月31日
【發(fā)明人】謝敏
【申請(qǐng)人】成都德善能科技有限公司