《无人机地理影像直播技术》对无人机地理影像直播从数据获取到数据处理全流程涉及的核心技术进行了比较详细的论述和介绍，主要包括无人机三轴陀螺稳定云台与光电吊舱、相机内参数标定、多传感器几何标定、无人机视频地理信息直播、无人机影像多视特征提取与匹配、区域网平差、立体影像密集匹配、数字正射微分纠正等方面的理论和方法等。《无人机地理影像直播技术》对所有技术方法既有比较完整的理论阐述，又有具体的实验分析。《无人机地理影像直播技术》所介绍的技术方法主要为满足无人机地理影像直播中的数据处理速度方面需求，并在一定程度上兼顾精度指标。
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目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 无人机的基本概念 1
1.1.1 无人机定义 1
1.1.2 无人机分类 2
1.1.3 无人机的前世今生 3
1.1.4 无人机的发展趋势 5
1.2 无人机遥感系统 7
1.2.1 无人机遥感特点 7
1.2.2 无人机遥感组成结构 8
1.2.3 无人机遥感系统发展现状 10
1.2.4 无人机遥感影像处理软件 17
1.3 无人机地理影像直播服务 20
1.3.1 无人机地理影像直播的现实需求 20
1.3.2 无人机地理影像直播的基本思路 20
1.3.3 无人机地理影像直播的关键技术 21
第2章 三轴陀螺稳定云台 24
2.1 航空遥感对飞行质量的约束 24
2.1.1 最小转弯半径约束 24
2.1.2 航线弯曲度约束 24
2.1.3 航高稳定度约束 25
2.1.4 像片重叠度约束 25
2.1.5 像片倾斜角约束 26
2.1.6 像片旋偏角约束 26
2.1.7 控制律设计指标 26
2.2 基于Fuzzy-PID 的飞行控制律设计 26
2.2.1 PID 27
2.2.2 纵向控制律 29
2.2.3 横向控制律 30
2.3 基于Fuzzy-PID 的飞行控制律设计 32
2.3.1 三轴云台控制原理 32
2.3.2 PID 控制律改进 33
2.4 Fuzzy-PID 参数解算 35
2.4.1 模糊接口 35
2.4.2 模糊推理 37
2.4.3 解模糊 41
2.5 自主研制的V3 型光电吊舱 42
2.6 实验结果及分析 44
2.6.1 MATLAB 仿真实验 44
2.6.2 云台实验结果及分析 50
第3章 传感器综合几何定标 51
3.1 坐标系统 51
3.1.1 载体坐标系 51
3.1.2 地心大地坐标系(e 系) 52
3.1.3 导航坐标系(n 系) 53
3.1.4 切面直角坐标系(m 系) 54
3.1.5 摄影测量坐标系及旋转角系统 54
3.2 相机畸变参数标定 56
3.2.1 影像畸变因素 56
3.2.2 附加参数模型 57
3.2.3 基于叠加模型的控制场相机标定 59
3.2.4 基于液晶显示器LCD 的相机标定 61
3.3 安置矩阵标定 66
3.3.1 POS 导航解与外方位元素之间的关系 67
3.3.2 两步法安置矩阵标定 68
3.3.3 一步法安置矩阵标定 69
3.3.4 实验与分析 71
第4章 无人机视频地理信息直播 75
4.1 工作原理及硬件构成 75
4.1.1 工作原理 75
4.1.2 工作硬件构成 76
4.1.3 多传感器时间同步 79
4.2 无人机视频地理信息直播作业流程 79
4.3 机载视频抽帧降维 81
4.3.1 机载视频抽帧方法 81
4.3.2 机载视频抽帧模型 82
4.3.3 机载视频抽帧实验及分析 85
4.4 无人机复杂航路下POS 数据内插赋值 86
4.4.1 常用的插值方法及特点 86
4.4.2 POS 数据插值实验及分析 89
4.5 应急模式下视频数据处理 93
4.5.1 视频地理信息的直播服务 93
4.5.2 无人机视频影像直接地理定位 94
4.5.3 DEM/DSM 支持下单帧影像快速定位 95
4.5.4 DEM/DSM 支持下单帧影像快速定位 96
第5章 多视同名点提取技术 98
5.1 无人机影像特征提取与匹配概述 98
5.2 特征提取与匹配的加速 100
5.2.1 GPU 并行加速 100
5.2.2 实验与分析 103
5.3 分层分块、逐级引导的匹配策略 103
5.4 误匹配剔除 105
5.4.1 两视几何约束模型及鲁棒估计 105
5.4.2 实验与分析 107
5.5 多视同名点并査集法快速高效提取 112
5.5.1 基本原理 112
5.5.2 实验分析 114
5.6 基于物方分块的点位筛选 116
5.7 基于最小二乘匹配坐标位置精化 117
5.8 沙漠地区(弱纹理)影像特征提取与匹配 118
5.8.1 总体流程 119
5.8.2 影像粗匹配及纹理特征分析 119
5.8.3 顾及纹理特征的影像分块精匹配及误匹配剔除 122
5.8.4 实验与分析 123
5.9 海岛礁(大面积落水)影像特征提取与匹配 127
5.9.1 海岛礁无人机影像误匹配剔除的难点 127
5.9.2 虚警值最小化的误匹配剔除 128
5.9.3 实验与分析 129
第6章 区域网平差 137
6.1 POS 辅助光束法区域网平差 137
6.1.1 误差方程式构建 138
6.1.2 整体式求解 140
6.1.3 参数分组求解 140
6.1.4 精度评估 141
6.1.5 实验与分析 143
6.2 无人机影像序贯平差 145
6.2.1 相关影像确定方法 146
6.2.2 初始化阶段 147
6.2.3 序贯平差阶段 148
6.2.4 实验分析 149
6.3 无控稳健区域网平差 152
6.3.1 方法原理 153
6.3.2 精度评价 155
6.3.3 实验与分析 156
6.4 大规模区域网平差加速 157
6.4.1 算法优化 157
6.4.2 GPU 硬件加速 160
6.4.3 实验与分析 162
第7章 无人机影像密集匹配 166
7.1 立体像对筛选 167
7.2 无人机影像匹配几何预处理 168
7.2.1 基于GPU 的影像几何畸变校正 169
7.2.2 基于GPU 的核线影像生成 170
7.3 影像匹配代价 173
7.4 匹配代价聚合方法 177
7.4.1 十字支撑区域匹配方法 177
7.4.2 置信传播立体匹配 179
7.4.3 半全局匹配方法 182
7.5 匹配代价聚合与视差后处理优化策略 184
7.5.1 金字塔分层匹配 184
7.5.2 参数自适应调整 187
7.5.3 像方控制点约束 188
7.5.4 视差优化后处理 190
7.6 多视视差图融合生成DSM 190
7.6.1 基于单视差图的三维重建 190
7.6.2 视差物方融合的DSM 生成方法 192
7.6.3 视差像方融合的DSM 生成方法 192
7.7 CPU-GPU 协同并行匹配实现 193
7.8 实验分析 195
7.8.1 大范围匹配实验 195
7.8.2 匹配精度实验 197
7.8.3 匹配速度实验 199
第8章 粗差探测与真正射微分纠正 201
8.1 DSM 数据粗差探测 201
8.1.1 算法基本原理 201
8.1.2 GPU 并行处理方案 203
8.1.3 实验分析 206
8.2 影像遮挡区域检测 208
8.2.1 遮挡形成的原因 208
8.2.2 遮挡检测方法 209
8.2.3 改进的基于DSM 排序法遮挡检测 213
8.2.4 实验分析 214
8.3 正射纠正基本原理 216
8.3.1 数字微分纠正 216
8.3.2 基于GPU 影像的正射纠正 217
8.3.3 实验分析 219
参考文献 222
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