无人机遥感图像的小波变换快速拼接技术

"基于小波变换的遥感图像快速拼接方法" 本文主要探讨了一种基于小波变换的遥感图像快速拼接技术，特别适用于无人机序列遥感图像的动态拼接。该方法结合了图像的小波变换理论和低频区域特征匹配策略，以提高拼接过程的效率和精度。 首先，针对无人机遥感图像的特性，文章考虑了图像的内外方位元素。这些元素是描述图像捕获时设备位置和姿态的关键参数，对于精确的几何校正是必不可少的。通过直角空间变换和二次线性插补，可以校正图像的几何失真，确保不同图像之间的相对位置准确无误。 接着，文章引入了小波变换来处理遥感图像。小波变换是一种多分辨率分析工具，能有效地在不同尺度和位置上分析图像的高频和低频信息。在此应用中，作者专注于低频部分，因为这些区域通常包含图像的主要结构信息，适合于图像间的特征匹配。通过在低频图像区域内搜索并提取特征模板，可以找到图像间的相似性。 随后，文章提出了序贯相似性检测算法，用于计算特征模板之间的匹配程度。这种方法逐步比较模板，寻找最佳匹配，从而确定图像拼接的位置。序贯相似性检测算法能够在保持较高匹配精度的同时，减少计算复杂度，从而实现快速拼接。 实验结果显示，该拼接方法在实时性和拼接精度方面表现出色。与传统的图像拼接方法相比，基于小波变换的方法能在保证图像质量的同时，显著减少处理时间，这对于需要实时处理大量遥感图像的无人机系统尤其重要。 关键词：遥感图像；小波变换；快速图像拼接；序贯相似性检测算法；图像处理 该研究论文属于“研究论文”类别，发表在2008年10月的《东北大学学报（自然科学版）》第29卷第10期，由程远航、薛定宇和韩晓微共同完成，受到了国家自然科学基金的支持。作者程远航和薛定宇来自东北大学信息科学与工程学院，韩晓微则来自沈阳大学信息工程学院。