提高效率：红外序列图像搜救航拍关键帧提取方法

"本文主要探讨了在搜救航拍中如何提高生成大视场红外图像的效率，提出了一个序列图像关键帧提取的方法。通过分析图像获取系统的运动参数和内方位元素，结合（φ，ω，κ）转角系统作为外方位元素，利用摄影测量中的共线方程计算序列图像之间的重叠率，并用相位相关法进行验证。接着，基于计算的重叠率和Harris拼接算法的要求，确定关键帧。实验结果显示，这种方法能有效地减少待拼接的图像数量，提高生成大视场红外图像的效率高达88.71%。" 文章深入研究了在搜救行动中应用红外航拍技术时，如何优化图像处理过程，特别是如何高效地生成覆盖大视场的红外图像。关键帧提取是这一过程中的一项关键技术，它旨在选取最具代表性的图像，以便于后续的图像拼接和分析。作者首先分析了图像获取系统的运动特性，包括其动态参数，以及获取红外图像时的内方位元素，这些元素对于理解图像的空间关系至关重要。 接着，文章引入了（φ，ω，κ）转角系统作为外方位元素，这个系统用于描述图像的拍摄角度，以便计算不同图像之间的相对位置。通过对共线方程的应用，可以计算出序列图像间的重叠程度，这在图像拼接中是非常重要的，因为它决定了哪些图像可以有效地合并在一起。共线方程是摄影测量学中的基础工具，用于描述相机中心、图像像素和实际空间点之间的几何关系。 为了进一步验证计算出的重叠率的准确性，作者采用了相位相关法。这是一种非线性信号处理技术，能够精确地估计两个信号之间的相对位移，因此在这里用于验证图像之间的重叠匹配程度。 最后，文章提到了Harris角点检测算法，这是一个在计算机视觉中广泛使用的特征检测方法。结合计算出的重叠率，该算法可以帮助确定哪些图像帧是最具代表性的关键帧，从而减少需要处理的图像数量，显著提高了生成大视场图像的效率。 这项研究提供了一种创新的序列图像处理策略，对于提升搜救行动中红外图像处理的效率具有重要意义。通过关键帧提取，不仅可以降低计算复杂度，还能保证生成的大视场图像质量，从而更快地获取到有效的搜救信息。