论文总字数：16546字

摘 要

随着无人机技术的成熟和产品的民用普及，使得航拍成为了越来越流行和重要的一种拍摄手段，与传统拍摄方式相比较，航拍的图像具有覆盖范围广、分辨率要求高的特点。除了感光元件的限制和要求之外，对于航拍图像的处理技术也要求越来越高。在航拍图像处理技术中，图像融合是一种关键性的技术。本论文主要内容是基于MATLAB的ICP算法对无人机回传图像序列融合的探究与介绍。图像融合是一种将输入图像序列中的相应特征合并为一个单一的复合图像的方法，它保留了输入图像的所有重要特征。图像融合也被称为泛锐化。图像融合有许多方法与算法，比如图像增强、图像修复、图像重建图像识别等，本论文仅仅针对ICP图像融合算法做出探讨、研究和改进。希望能够在处理一些无人机航拍图像的融合问题时能够使得融合瑕疵减少，同时提高无人机航拍图像融合的效率和质量。

关键词：图像融合 PAC ICP

Development of Fusion Technology Based on UAV Return Image Sequence

Abstract

With the maturity of uav technology and the popularization of products for civilian use, aerial photography has become an increasingly popular and important shooting method. Compared with the traditional shooting method, aerial photography images have the characteristics of wide coverage and high resolution requirement. In addition to the limitations and requirements of sensor, aerial image processing technology has become increasingly demanding. Image fusion is a key technique in aerial image processing. The main content of this paper is the ICP algorithm based on MATLAB to the uav image sequence fusion of the exploration and introduction. Image fusion is a method to combine the corresponding features in the input image sequence into a single composite image, which preserves all the important features of the input image. Image fusion is also known as pan-sharpening. There are many methods and algorithms for image fusion, such as image enhancement, image repair, image reconstruction and image recognition, etc. This paper only discusses, studies and improves the ICP image fusion algorithm. It is hoped that the fusion defects can be reduced and the efficiency and quality of uav aerial image fusion can be improved.

Key Words: Image Fusion; PAC; ICP

目录

摘要 I

Abstract II

第一章 引言 1

1.1 研究背景、目的和意义 1

1.2国内外研究现状 1

1.2.1 图像融合研究现状 1

1.2.2 ICP研究现状 3

第二章 图像融合基础 4

2.1 点云配准理论基础 4

2.1.1 刚性变换矩阵 4

2.1.2 坐标变换 5

2.1.3目标函数 5

2.2 PAC算法 5

2.2.1 PAC算法原理 5

2.2.2 PAC算法步骤 6

2.3 ICP算法 6

2.3.1 ICP算法基本步骤 7

第三章 点云配准实验 9

3.1 实验一 9

3.2 实验二 10

3.3 本章小结 11

第四章 航拍图像融合实验 13

4.1 无人机的数据采集和硬件配置 13

4.2 特征融合方式 14

4.3 技术思路 15

4.4 运用ICP算法图像融合实验 16

4.4.1 实验一 16

4.4.2 实验二 17

4.5 算法改进 19

4.5.1 结果分析 20

4.6 本章小结 21

总结与展望 22

经济分析与社会可持续发展 24

经济分析 24

社会可持续发展 24

参考文献 25

第一章 引言

1.1 研究背景、目的和意义

眼见为实，耳听为虚。图像是我们每天接收外界信息的主要途径。曾经有实验证明，人们在一天的生产生活中的行为举止离不开信息的获取，其中大脑通过五官接收到了绝大多数信息，而这些信息中，由视觉接收的信息占所有信息的83%。所以说，图像在我们的生活中扮演了十分重要的角色。

近几年，无人机因其工作效率高、灵活度高、检测范围广、应用成本低等特点在各个领域的使用越来越频繁。在测绘领域，对于一些人力不能轻易到达的地方，无人机可以快速、高效、准确的获取该地区的数据，提高了信息的获取和处理效率；在军事领域，无人机为军事情报的收集、目标身份鉴定以及态势估计提供了高效、大量、重要的数据。随着民用无人机技术的日益成熟，在我们的日常生活中，无人机也得到了越来越多地利用，比如：航拍已经成为了摄影达人的新宠，在疫情期间，各地交通部门应用无人机喊话、管制疏导，在新闻采访以及新闻拍摄中无人机的使用也越来越频繁。

无人机航拍图像与普通的拍摄图像不同，它具有更大的、更广的拍摄视角。因为拍摄视角广阔，拍摄距离远，所以普通无人机航拍图像的分辨率普遍不高，再加上目前拍摄设备的技术限制，为了获取质量更高、信息量更大的图像，在进行连续的拍摄任务之后，一般要对拍摄的图片进行拼接处理。因为光照条件等因素的不一样，拼接图片接缝处以及同一地点的不同图片会明显不一样，所以，我们通常采取图像融合的方法来得到质量更好，信息传递更清晰的图像。

1.2国内外研究现状

1.2.1 图像融合研究现状

上个世纪中期，数字图像处理技术首次出现，而后伴随着计算机以及硬件的发展，数字图像处理技术也逐渐得到重视与发展。图像融合技术在上个世纪一直是计算机学科的研究内容之一，直到1980年初，图像融合技术才开始单独作为一个学科得到重视与发展，随着影像技术在日常生活和各个领域中起到了越来越重要的作用，图像融合技术在最近几十年里也发展的越来越迅速。使得其在军事、交管、摄影等领域的使用也越来越广泛。

由于图像融合的算法不同，图像融合一般可以分为单向融合和双向融合两类。从另一个角度来分类，我们可以根据图形融合的系统将其分成单传感器融合系统、双传感器融合系统。在只有一个传感器的系统中，使用单个传感器拍摄和捕获图像，图像是在特定场景的序列中拍摄的，然后将图像序列融合成单个图像。使用单个传感器有一个主要的缺点，因为它与传感器的能力有关。用不同的传感器捕获一个图像序列，然后将其融合到一个单一的图像中，所有的图像都呈现在焦点图像中，则为多传感器融合系统。

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