目錄前言第1章 緒論 11.1 無人機的基本概念 11.1.1 無人機定義 11.1.2 無人機分類 21.1.3 無人機的前世今生 31.1.4 無人機的發展趨勢 51.2 無人機遙感系統 71.2.1 無人機遙感特點 71.2.2 無人機遙感組成結構 81.2.3 無人機遙感系統發展現狀 101.2.4 無人機遙感影像處理軟件 171.3 無人機地理影像直播服務 201.3.1 無人機地理影像直播的現實需求 201.3.2 無人機地理影像直播的基本思路 201.3.3 無人機地理影像直播的關鍵技術 21第2章 三軸陀螺穩定云臺 242.1 航空遙感對飛行質量的約束 242.1.1 *小轉彎半徑約束 242.1.2 航線彎曲度約束 242.1.3 航高穩定度約束 252.1.4 像片重疊度約束 252.1.5 像片傾斜角約束 262.1.6 像片旋偏角約束 262.1.7 控制律設計指標 262.2 基于Fuzzy-PID 的飛行控制律設計 262.2.1 PID 272.2.2 縱向控制律 292.2.3 橫向控制律 302.3 基于Fuzzy-PID 的飛行控制律設計 322.3.1 三軸云臺控制原理 322.3.2 PID 控制律改進 332.4 Fuzzy-PID 參數解算 352.4.1 模糊接口 352.4.2 模糊推理 372.4.3 解模糊 412.5 自主研制的V3 型光電吊艙 422.6 實驗結果及分析 442.6.1 MATLAB 仿真實驗 442.6.2 云臺實驗結果及分析 50第3章 傳感器綜合幾何定標 513.1 坐標系統 513.1.1 載體坐標系 513.1.2 地心大地坐標系(e 系) 523.1.3 導航坐標系(n 系) 533.1.4 切面直角坐標系(m 系) 543.1.5 攝影測量坐標系及旋轉角系統 543.2 相機畸變參數標定 563.2.1 影像畸變因素 563.2.2 附加參數模型 573.2.3 基于疊加模型的控制場相機標定 593.2.4 基于液晶顯示器LCD 的相機標定 613.3 安置矩陣標定 663.3.1 POS 導航解與外方位元素之間的關系 673.3.2 兩步法安置矩陣標定 683.3.3 一步法安置矩陣標定 693.3.4 實驗與分析 71第4章 無人機視頻地理信息直播 754.1 工作原理及硬件構成 754.1.1 工作原理 754.1.2 工作硬件構成 764.1.3 多傳感器時間同步 794.2 無人機視頻地理信息直播作業流程 794.3 機載視頻抽幀降維 814.3.1 機載視頻抽幀方法 814.3.2 機載視頻抽幀模型 824.3.3 機載視頻抽幀實驗及分析 854.4 無人機復雜航路下POS 數據內插賦值 864.4.1 常用的插值方法及特點 864.4.2 POS 數據插值實驗及分析 894.5 應急模式下視頻數據處理 934.5.1 視頻地理信息的直播服務 934.5.2 無人機視頻影像直接地理定位 944.5.3 DEM/DSM 支持下單幀影像快速定位 954.5.4 DEM/DSM 支持下單幀影像快速定位 96第5章 多視同名點提取技術 985.1 無人機影像特征提取與匹配概述 985.2 特征提取與匹配的加速 1005.2.1 GPU 并行加速 1005.2.2 實驗與分析 1035.3 分層分塊、逐級引導的匹配策略 1035.4 誤匹配剔除 1055.4.1 兩視幾何約束模型及魯棒估計 1055.4.2 實驗與分析 1075.5 多視同名點并査集法快速高效提取 1125.5.1 基本原理 1125.5.2 實驗分析 1145.6 基于物方分塊的點位篩選 1165.7 基于*小二乘匹配坐標位置精化 1175.8 沙漠地區(弱紋理)影像特征提取與匹配 1185.8.1 總體流程 1195.8.2 影像粗匹配及紋理特征分析 1195.8.3 顧及紋理特征的影像分塊精匹配及誤匹配剔除 1225.8.4 實驗與分析 1235.9 海島礁(大面積落水)影像特征提取與匹配 1275.9.1 海島礁無人機影像誤匹配剔除的難點 1275.9.2 虛警值*小化的誤匹配剔除 1285.9.3 實驗與分析 129第6章 區域網平差 1376.1 POS 輔助光束法區域網平差 1376.1.1 誤差方程式構建 1386.1.2 整體式求解 1406.1.3 參數分組求解 1406.1.4 精度評估 1416.1.5 實驗與分析 1436.2 無人機影像序貫平差 1456.2.1 相關影像確定方法 1466.2.2 初始化階段 1476.2.3 序貫平差階段 1486.2.4 實驗分析 1496.3 無控穩健區域網平差 1526.3.1 方法原理 1536.3.2 精度評價 1556.3.3 實驗與分析 1566.4 大規模區域網平差加速 1576.4.1 算法優化 1576.4.2 GPU 硬件加速 1606.4.3 實驗與分析 162第7章 無人機影像密集匹配 1667.1 立體像對篩選 1677.2 無人機影像匹配幾何預處理 1687.2.1 基于GPU 的影像幾何畸變校正 1697.2.2 基于GPU 的核線影像生成 1707.3 影像匹配代價 1737.4 匹配代價聚合方法 1777.4.1 十字支撐區域匹配方法 1777.4.2 置信傳播立體匹配 1797.4.3 半全局匹配方法 1827.5 匹配代價聚合與視差后處理優化策略 1847.5.1 金字塔分層匹配 1847.5.2 參數自適應調整 1877.5.3 像方控制點約束 1887.5.4 視差優化后處理 1907.6 多視視差圖融合生成DSM 1907.6.1 基于單視差圖的三維重建 1907.6.2 視差物方融合的DSM 生成方法 1927.6.3 視差像方融合的DSM 生成方法 1927.7 CPU-GPU 協同并行匹配實現 1937.8 實驗分析 1957.8.1 大范圍匹配實驗 1957.8.2 匹配精度實驗 1977.8.3 匹配速度實驗 199第8章 粗差探測與真正射微分糾正 2018.1 DSM 數據粗差探測 2018.1.1 算法基本原理 2018.1.2 GPU 并行處理方案 2038.1.3 實驗分析 2068.2 影像遮擋區域檢測 2088.2.1 遮擋形成的原因 2088.2.2 遮擋檢測方法 2098.2.3 改進的基于DSM 排序法遮擋檢測 2138.2.4 實驗分析 2148.3 正射糾正基本原理 2168.3.1 數字微分糾正 2168.3.2 基于GPU 影像的正射糾正 2178.3.3 實驗分析 219參考文獻 222