【摘 要】
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近年来,基于可持续资源的能源生产变得越来越重要,太阳能作为一种清洁可再生能源,其开发和应用前景广阔,备受各国青睐。在过去的几十年中,光伏组件产量一直稳定增长,并且未来有望成为主流能源利用形式,有着不可估量的发展潜力。随着机器视觉技术在工业检测领域的广泛应用,无人机航拍巡检成为发展的趋势,利用图像处理技术对航拍光伏阵列影像进行处理与分析是航拍巡检的新要求,主要包括图像拼接、缺陷检测、光伏用地检测和太
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近年来,基于可持续资源的能源生产变得越来越重要,太阳能作为一种清洁可再生能源,其开发和应用前景广阔,备受各国青睐。在过去的几十年中,光伏组件产量一直稳定增长,并且未来有望成为主流能源利用形式,有着不可估量的发展潜力。随着机器视觉技术在工业检测领域的广泛应用,无人机航拍巡检成为发展的趋势,利用图像处理技术对航拍光伏阵列影像进行处理与分析是航拍巡检的新要求,主要包括图像拼接、缺陷检测、光伏用地检测和太阳能板数目统计等。本文主要研究图像的配准方法,并将其应用到航拍光伏阵列图像拼接中,以得到满足后续处理要求的高质量航拍光伏图像拼接结果图。本文具体工作包括:（1）针对光伏图像的相似性高,配准难度大的问题,本文提出了一种基于局部相似结构约束的引导性空间一致（Guided Spatial Consensus registration algorithm based on Local Structural Similarity Constraint,GSC-LSSC）光伏图像配准方法。首先,根据相邻匹配特征点之间的邻域结构特性,建立局部相似结构约束;其次,基于提出的相似度结构约束剔除异常值,在严格约束的初始匹配特征集中获得高精度匹配特征集;最后,利用高精度匹配特征集对应的几何参数作为引导信息,从弱约束初始匹配特征集中选择最终内点集。通过使用多幅具有亮度和几何差异的光伏图像对所提方法进行验证,以此来说明本文算法在光伏图像上应用效果的鲁棒性和高效性。（2）针对光伏图像的高相似结构特性,本文通过比较研究,提出了一种适合光伏图像的拼接方案。为了最大限度地保留原始图像的细节信息,获取高质量的拼接结果,本文首先将提出的GSC-LSSC配准算法分别与基于鲁棒弹性变形的视差容错（Robust Elastic Warping,REW）图像拼接算法和形状保留半投影变换（Shape-Preserving Half-Projective,SPHP）图像拼接算法结合,进行光伏图像拼接实验。通过在真实航拍获取的光伏图像上的多组实验结果的对比,从中选择出更适合于航拍光伏图像的拼接方法。（3）针对上述拼接方案中仍存在的重影问题,进一步研究并分析其产生的原因,提出了结合泊松融合的拼接方法。该方法通过构造一个解析的变形函数来消除视差误差;根据网格图像平面上计算的变形量,对输入图像进行变形处理;由直接重新投影变换的图像组成无缝的全景图;利用贝叶斯特征细化模型,自适应地去除不正确的局部匹配,确保更健壮的对齐,GSC-LSSC算法能够在保证算法精度的同时保留更多的匹配点对;最后引入泊松融合消除拼接后图像中的重影。使用多幅航拍光伏图像对所提方法进行验证,验证了本文算法在航拍光伏图像配准和拼接上的有效性。
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