随着无人机技术的发展,利用无人机影像进行地形三维重建和全景影像生成,已经越来越普及。然而由于无人机影像拍摄时角度、光照条件、相机设置等具有不一致性,多视角无人机影像间通常存在一定的颜色差异。颜色差异的存在,会影响多视影像...随着无人机技术的发展,利用无人机影像进行地形三维重建和全景影像生成,已经越来越普及。然而由于无人机影像拍摄时角度、光照条件、相机设置等具有不一致性,多视角无人机影像间通常存在一定的颜色差异。颜色差异的存在,会影响多视影像密集匹配的精度,从而影响三维几何模型的精度。此外,颜色差异也会影响全景影像和纹理模型的视觉效果,拼接后影像及纹理模型上易出现“鬼影”及颜色拼接缝等问题。为解决该问题,本文提出一种无人机多视影像颜色一致性处理方法。首先,采用Structure from Motion (SfM)方法获取无人机影像间的所有匹配点;其次,构建并简化多视角无人机影像拓扑关系图;最后,基于颜色对应关系全局优化所有影像的颜色映射模型,获得匀色后影像。通过真实数据集进行实验,验证了本文提出的色彩一致性处理方法的有效性。展开更多
文摘随着无人机技术的发展,利用无人机影像进行地形三维重建和全景影像生成,已经越来越普及。然而由于无人机影像拍摄时角度、光照条件、相机设置等具有不一致性,多视角无人机影像间通常存在一定的颜色差异。颜色差异的存在,会影响多视影像密集匹配的精度,从而影响三维几何模型的精度。此外,颜色差异也会影响全景影像和纹理模型的视觉效果,拼接后影像及纹理模型上易出现“鬼影”及颜色拼接缝等问题。为解决该问题,本文提出一种无人机多视影像颜色一致性处理方法。首先,采用Structure from Motion (SfM)方法获取无人机影像间的所有匹配点;其次,构建并简化多视角无人机影像拓扑关系图;最后,基于颜色对应关系全局优化所有影像的颜色映射模型,获得匀色后影像。通过真实数据集进行实验,验证了本文提出的色彩一致性处理方法的有效性。
