一种针对五目航拍照片质量检测及空三处理方法与流程

本发明涉及无人机低空航空摄影技术领域，具体为一种针对五目航拍照片质量检测及空三处理方法。

背景技术：

无人机携带五目相机进行作业拍摄时，存在姿态稳定性差，排列不整齐，旋偏角大，像幅小，影像数量多，基高比小，模型数目多，模型切换比较频繁，这些因素导致如果按照传统方式进行空三加密处理，会出现很多失败的情况，后边人工干预工作量特大，如果飞行质量不好，并且地面纹理特征差，失败的情况更多，就需要重新进行飞行补拍，这样会造成大量的时间和资源上的浪费。因此设计一种针对五目航拍照片质量检测及空三处理方法是十分有必要的。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种针对五目航拍照片质量检测及空三处理方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种针对五目航拍照片质量检测及空三处理方法，包括以下步骤，步骤一，获取影像数据；步骤二，读取pos点坐标；步骤三，计算距离均值和航向角均值；步骤四，计算航向重叠率和旁向重叠率；步骤五，判断是否漏拍或精度不满足要求；步骤六，空三加密处理；步骤七，查看情况后判断是否符合要求；

其中在上述步骤一中，获取影像数据包括以下步骤：

1)获取影像数据，航拍影像多以jpeg的格式进行存储；

2)根据以下公式计算影像的精度：u×f×a＝b×s；

其中在上述步骤二中，exif信息是专门数码相机的照片设定的，记录数码照片的属性信息和拍摄数据。通过软件读取exif信息，获取响应照片的位置信息，即gps经纬高信息。

其中在上述步骤三中，根据以下公式计算计算距离均值和航向角均值；

d＝d1+d2+…+dk+…+dn；

b＝b1+b2+…+bi+…+bm；

其中在上述步骤四中，根据以下公式计算航向重叠率和旁向重叠率；

其中在上述步骤五中，判断是否漏拍或精度不满足要求包括以下步骤：

1)根据影像距离均值和方位角的均值，同预先设定的距离系数，进行比对，求出漏拍得照片位置pos坐标位置点，并记录；

2)等待补拍，进行下次的比对判断；

3)通过计算像片航向和旁向重叠率判断本次飞行是否满足飞行要求；

其中在上述步骤六中，利用具备投影不变的特性算子sift算法，很好的建立影像之间的关联，在特征点提取的基础上，对整个区域进行平差计算，恢复摄影时刻的相对位置；

其中在上述步骤七中，查看情况后判断是否符合要求包括以下步骤：

1)完成空三加密后，可以查看整个航带的飞行情况，空三加密点的位置、密度，每张影像的相对位置及覆盖范围方位角等信息；

2)通过观察空三加密后的结果，判断是否进行重新进行航拍摄影或者补拍飞行。

根据上述技术方案，所述步骤一1)中，在无人机进行航线拍摄时，把拍摄时瞬间的位置信息和相机的相关信息同步写入到影像中。

根据上述技术方案，所述步骤一2)中，式中：u(m/像素)：影像精度；f(mm)：焦距；a(像素)：图像的最大尺寸；b(mm)：传感器宽度；s(m)：拍摄距离。

根据上述技术方案，所述步骤三中，其中d为距离累加值，dk为第k个相邻照片的距离，b为方位角累加值，bi为第i个方位角，davg为距离均值，bavg为方位角均值。

根据上述技术方案，所述步骤四中，对于航空摄影，尽量采集航向重叠度不小于80％且旁向重叠度大于50％的影像。

根据上述技术方案，所述步骤四中，px，qy代表像片各点的航向和旁向重叠度(以百分比表示)；px，qy代表航摄像片航向和旁向标准重叠度(以百分比表示)；δh相对于摄影基准面的高差，单位为m；h代表航高，单位为m。

根据上述技术方案，所述步骤七2)中，一般像点解算精度优于一个像元，验后输出报告最大误差在限差范围内，空三成果可靠，即可判断本次航拍摄影的影像符合要求。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：该针对五目航拍照片质量检测及空三处理方法，可以批量多次导入航拍照片，五目能够同时分析出航拍影像质量，且能够把异常影像质量的地理位置计算出来，以便外业人员更高的执行任务，工作效率大大提高。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1是本发明的整体流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1，本发明提供一种技术方案：一种针对五目航拍照片质量检测及空三处理方法，包括以下步骤，步骤一，获取影像数据；步骤二，读取pos点坐标；步骤三，计算距离均值和航向角均值；步骤四，计算航向重叠率和旁向重叠率；步骤五，判断是否漏拍或精度不满足要求；步骤六，空三加密处理；步骤七，查看情况后判断是否符合要求；

其中在上述步骤一中，获取影像数据包括以下步骤：

1)获取影像数据，航拍影像多以jpeg的格式进行存储，在无人机进行航线拍摄时，把拍摄时瞬间的位置信息和相机的相关信息同步写入到影像中；

2)根据以下公式计算影像的精度：u×f×a＝b×s；

式中：u(m/像素)：影像精度；f(mm)：焦距；a(像素)：图像的最大尺寸；b(mm)：传感器宽度；s(m)：拍摄距离；

其中在上述步骤二中，exif信息是专门数码相机的照片设定的，记录数码照片的属性信息和拍摄数据。通过软件读取exif信息，获取响应照片的位置信息，即gps经纬高信息。

其中在上述步骤三中，根据以下公式计算计算距离均值和航向角均值，对于航空摄影，尽量采集航向重叠度不小于80％且旁向重叠度大于50％的影像；

d＝d1+d2+…+dk+…+dn；

b＝b1+b2+…+bi+…+bm；

式中，d为距离累加值，dk为第k个相邻照片的距离，b为方位角累加值，bi为第i个方位角，davg为距离均值，bavg为方位角均值；

其中在上述步骤四中，根据以下公式计算航向重叠率和旁向重叠率；

px，qy代表像片各点的航向和旁向重叠度(以百分比表示)；px，qy代表航摄像片航向和旁向标准重叠度(以百分比表示)；δh相对于摄影基准面的高差，单位为m；h代表航高，单位为m；

其中在上述步骤五中，判断是否漏拍或精度不满足要求包括以下步骤：

1)根据影像距离均值和方位角的均值，同预先设定的距离系数，进行比对，求出漏拍得照片位置pos坐标位置点，并记录；

2)等待补拍，进行下次的比对判断；

3)通过计算像片航向和旁向重叠率判断本次飞行是否满足飞行要求；

其中在上述步骤六中，无人机拍摄的像片，姿态存在不稳定现象，像片与像片之间的转角存在变化大，可利用具备投影不变的特性算子sift算法，很好的建立影像之间的关联，在特征点提取的基础上，对整个区域进行平差计算，恢复摄影时刻的相对位置；

其中在上述步骤七中，查看情况后判断是否符合要求包括以下步骤：

1)完成空三加密后，可以查看整个航带的飞行情况，空三加密点的位置、密度，每张影像的相对位置及覆盖范围方位角等信息；

2)通过观察空三加密后的结果，判断是否进行重新进行航拍摄影或者补拍飞行，一般像点解算精度优于一个像元，验后输出报告最大误差在限差范围内，空三成果可靠，即可判断本次航拍摄影的影像符合要求。

综上所述，本发明，计算影像精度，规定测区和航高来获得相应的影像精度，在无人机进行航线拍摄时，把拍摄时瞬间的位置信息和相机的相关信息同步写入到影像中，在后期的使用处理中，可以很方便的导出pos点坐标和相关相机信息，极大的提高了工作效率；获取照片的pos坐标信息；根据pos坐标计算相邻两张照片拍摄的距离和航向角；检测是否有航摄漏拍及航线是否正常；找到对应的航拍区域进行重新拍摄或者补拍相关照片影像；空三加密，以物点地面坐标、影像外方位元素和系统改正参数为待定参数，将物点的三维坐标和影像外方位元素进行平差进而求得最或然值。pos数据可以提供近似影像外方位元素进而得到不同影像之间的方位；完成空三加密后，可以查看整个航带的飞行情况，空三加密点的位置、密度，每张影像的相对位置及覆盖范围方位角等信息。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。