CN114693528B 无人机低空遥感图像拼接质量评估与降冗方法及系统 （浙江大学）

无人机低空遥感图像拼接质量评估与降冗本发明涉及一种无人机低空遥感图像拼接到拼接后图像，最后利用改进后的BRISQUE算法对拼接后图像进行质量评估，得到图像质量评还基于改进的BRISQUE算法提出一种图像降冗方2根据相机曝光时间、相机传感器尺寸、像素大小和无人机飞行对所述无人机低空遥感图像集进行图像预处理，去除所述无人机5.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所计算所述归一化图像在水平、垂直、主对角线和次对角线将所述皮尔逊相关系数拟合成非零均值非对称广义高斯分布模型，得到图像空域特将所述图像空域特征输入至支持向量机中，得到图像质量评分；所3根据所述固定冗余间隔和每一所述遥感图像的图像质量评分，对将所述无人机低空遥感图像集中的遥感图像按照拍摄时间的先后顺序依次排列；选取所述初始图像后连续的N张遥感图像中图像质量评分最低的遥感图像作为选中图降冗处理模块，用于以所述预设重叠度的下限作为固定冗余间隔和每一所述遥感图像的图像质量评分，对所述无人机低空遥感图像集进行降冗处理，4高质量的无人机低空遥感图像数据，利用八旋翼无人机飞行平台搭载多光谱和RGB相机在[0004]本发明的目的是提供一种无人机低空遥感图像拼接质量利用改进的布里斯克(BRISQUE)算法对无人机低空遥感图像进行质量评估，既适用于可见5[0016]利用改进后的BRISQUE算法对每一所述遥感图像进行质量评估，得到图像质量评[0024]质量评估模块，用于利用改进后的BRISQUE算法对每一所述遥感图像进行质量评用无人机在预设重叠度设定下采集地面图像，得到预设重叠度下的无人机低空遥感图像6[0040]本发明的目的是提供一种无人机低空遥感图像拼接质量[0045]本实施例可利用八旋翼无人机飞行平台搭载多光谱和RGB相机，在预设重叠度设7[0055](1)对无人机低空遥感图像集进行图像预处理，去除无人机低空遥感图像集中因[0056]该步骤即为数据预处理过程，对获取的所有多波段光谱低空遥感图像(即多光谱图像)或可见光低空遥感图像(即可见光图像)进行图像预处理，去除因设备问题导致的损[0058]利用AgisoftPhotoscan软件对预处理后图像集进行图像拼接，具体步骤分为图[0060]具体的，BRISQUE算法是根据失真图像的归一化特征会发生变化而提出的一种空8[0065](4)将皮尔逊相关系数拟合成非零均值非对称广义高斯分布模型，提取非零均值[0066](5)将图像空域特征输入至支持向量机SVM回归模型中做回归，得到图像质量评使得该方法可同时适用于可见光图像和多光[0068]本实施例所提供的评估方法，利用改进后的BRISQUE算法对拼接后图像的质量进研究只适用于自然场景图像提供了对多光谱图像质量评估的一种新预设重叠度下的无人机低空遥感图像集；所述无人机低空遥感图像集包括多张遥感图像，[0074]质量评估模块M3，用于利用改进后的BRISQUE算法对所述拼接后图像进行质量评[0076]实施例1是一种基于改进后的BRISQUE算法进行无人机低空遥感图像拼接质量评9[0080]对遥感图像进行质量评估的方法与实施例1中对拼接后图像进行质量评估的方法[0084](4)将皮尔逊相关系数拟合成非零均值非对称广义高斯分布模型，提取非零均值[0085](5)将图像空域特征输入至支持向量机SVM回归模型中做回归，得到图像质量评[0089]本实施例通过改进后的BRISQUE算法对所有遥感图像进行图像质量评分，并根据评分结果的高低在固定冗余间隔内选择质量最好的图像作为拼接影像，组成降冗后图像[0092](3)选取初始图像后连续的N张遥感图像中图像质量评分最低的遥感图像作为选[0101]作为一种可选的实施方式，则本实施例的降冗方法还可以包括：利用改进后的[0102]利用八旋翼无人机飞行平台搭载多光谱和RGB相机在飞行速度(5m/s)、飞行高度(50m)和飞行路径相同的情况下采用不同的重叠度设定进行作物图像采集，重存在上下阈值。通过图像拼接技术得到的拼接图像的质量直接决定信息获取的正确与否，预设重叠度下的无人机低空遥感图像集；所述无人机低空遥感图像集包括多张遥感图像，[0107]质量评估模块M5，用于利用改进后的BRISQUE算法对每一所述遥感图像进行质量