本文主要是介绍正射影像矫正--基于无人机图片，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
1.大致总体过程
这是通过为每个较小的正射影像定义一个多边形来实现的，这些多边形由接缝线分隔。要创建初始的接缝线网络，可以使用 Voronoi 图算法。
以下是该过程的概述：
小正交图像： 从一些较小的正交图像开始。
接缝线： 相邻正射影像之间的边界称为接缝线。
接缝线网络： 所有的接缝线相互连接，形成一个接缝线网络。该网络有助于定义较小的正射影像之间的关系。
沃罗诺图算法： 要生成初始接缝线网络，可以使用沃罗诺依图算法。该算法根据一组种子点分割二维空间。每个种子点周围都有一个独特的多边形。所有这些多边形相互连接而不重叠，形成一个沃罗诺伊图。
马赛克生成： 利用沃罗诺依图生成的接缝线网络，可以将较小的正射影像组合在一起，生成一个大的正射影像。接缝线定义的边界用于无缝合并正射影像。
这一过程通常用于地理空间和图像处理应用中，从较小的图像块创建马赛克图像。Voronoi 图有助于确保大型正射影像的每个部分都有小型正射影像的贡献，并且没有间隙或重叠。
2.在划分卫星和航空图像的二维空间时如何使用带重叠的区域沃罗诺图法（AVDO）。
AVDO 方法： Pan 等人提出了在卫星和航空图像中划分二维空间的 AVDO 方法。该方法假设相邻图像的重叠区域为一个四边形。
AVDO 方法的局限性： AVDO 方法有其局限性，尤其是在处理无人机图像和不规则排列图像时。在这些情况下，如图 2 右侧图像所示，四边形重叠的假设通常是不正确的。
Voronoi 图的有效性： Voronoi 图是一种有效的解决方案，可用于解决 AVDO 方法不可用或不切实际的情况。Voronoi 图既能处理标准情况（如图 2 左侧图像），也能处理无人机图像块中典型的不规则情况。
重叠条件： 对于使用 Voronoi 图进行无缝网络生成，标准重叠条件被描述为常规航空摄影测量中飞行方向的 60% 和垂直于飞行方向的 40%。无人机图像在两个方向上的重叠率通常超过 60%。
本文强调了 Voronoi 图在处理各类图像重叠（包括无人机图像）时的适应性和有效性，因为重叠条件可能不同于常规航空摄影测量。在这种情况下，沃罗诺图为生成无缝网络提供了一种更通用的方法。
3.罗诺依图生成的初始缝合线网络进行优化：
文中介绍了在三维建模和地形重建过程中，特别是在数字地表模型（DSM）的背景下，对使用沃罗诺依图生成的初始缝合线网络进行优化的一系列步骤。以下是优化过程中的关键步骤：
高度梯度图（边缘图）： 为了改进接缝线网络，需要生成高度梯度图，也称为边缘图。该图是根据 DSM 数据绘制的。高度梯度图表示整个地形的海拔（高度）变化。它可以突出显示地形中存在明显高差或边缘的区域。
顶点调整： 顶点是接缝线的连接节点。这些顶点位于地形的高处。为提高接缝线网络的精确度，这些顶点会根据高度梯度图的信息进行调整或移至地面。这一调整过程旨在确保接缝线与地形的准确连接。
加权 A⁄ 算法： 采用加权 A⁄ 算法为每条接缝线寻找最佳路径。这条路径从每条接缝线的起点延伸到终点。优化是根据边缘图进行的，边缘图提供了有关高程变化和地形特征的信息。在基于图的问题中，加权 A⁄ 算法通常用于寻路和优化。
总之，这一过程结合了高度梯度信息的使用、顶点调整和路径优化，以完善由 Voronoi 图生成的初始接缝线网络。这一优化过程对创建精确的三维模型和地形表示法至关重要，尤其是在地形特征高程变化很大的情况下。
这篇关于正射影像矫正--基于无人机图片的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
