在工农业等方面,无人机广泛应用于农情监测、病虫害监测、作物养分分析、作物长势监测等方面,可以帮助农业生产人员及时、准确地获取作物生长信息,工业类无人设备可为减灾降灾和应急指挥提供科学依据,现已取得了较为理想的应用效果,具有广阔的应用前景,工业无人机有哪些前卫技术呢?

1、遥感图像配准技术

图像配准是图像拼接技术体系的核心,图像配准的精度直接决定着图像拼接的质量。由于工业无人机多种算法对旋转、平移、缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、仿射变换、噪声也保持一定程度的稳定性,因此,使用的很多算法非常适于无人机遥感图像配准,特征点匹配过程中,由于相邻图像的自相似性,经常会出现一对多或多对一的错误匹配,登须加以剔除。采用对极几何约束和单应性约束的方法剔除错误匹配特征点,通过对极几何约束缩小搜索范围消除一部分错误特征点,然后基于获得的正确的匹配点对建立单应性变换矩阵模型,进一步消除图像中的错误特征匹配,提高匹配精度对匹配特征点进行提纯,实现了图像特征点的精匹配。

2、遥感图像融合技术

图像融合的目的就是将配准后的图像基于一定的变换模型合并为一幅图像,两幅图像应做到无缝拱接,不应该出现拼接痕迹,过渡自然。无人机获取的遥感图像,由于受到光照变化和传感器入射角度变化影响,相邻图像间会存在亮度与色度差异,图像若直接用于拼接,则在两幅图像的重叠区域会形成明显的拼接痕迹,出现“鬼影”现象。针对这一问题,采用缝合线的方法来消除“鬼影”,接缝两侧的错位和“鬼影”现象得到较好解决,真正实现了无缝拼接。

由于无人机遥感平台在航拍过程中,受到飞行高度和相机焦距等的限制,所获取的单幅图像覆盖范围较小,往往无法覆盖整个所需区域,因此,为获取整个目标区域信息,就需将获取的多张遥感图像拼接融合成一幅全景图像,近几年工业无人机明显提升了飞行效率。