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摘要：本发明公开了一种基于无人机姿态信息的航拍图像几何校正方法。本发明利用航拍图像的影像内方位元素，以及将航拍图像的POS参数直接作为影像外方位元素，通过三维重建空间坐标转换和间接法影像校正，实现对经过预处理的无人机遥感影像的几何校正。本发明充分利用了原始图像的像素信息，将多个姿态参数同时参与校正，避免了传统方法多个参数不通顺参与校正造成的校正误差，在无法进行人工控制点对选取时对无人机航拍图像进行几何校正，使得图像更加符合标准，并获得像点规则排列的校正影像，便于后续的航拍图像配准以及拼接等处理。

主权项：1.一种基于无人机航拍图像姿态信息几何校正方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：求校正影像坐标对应的物理等价坐标根据相机参数计算单位像素的物理长度dx,dy，根据所述物理长度和相机焦距f，求内参数矩阵K1，校正后像点与世界坐标系坐标之间不存在旋转、平移的畸变，校正后像点u',v'对应的物理等价坐标为X,Y,Z，所述物理等价坐标指物理坐标系的坐标值除以飞机飞行高度的坐标，用公式表示为： 步骤2：求物理等价坐标对应的校正前影像平面坐标根据步骤1求得的物理等价坐标和飞行姿态参数，按如下公式计算校正前像平面坐标； 其中R为根据飞行姿态参数求的旋转矩阵，T为平移向量；步骤3：选择合适的重采样方法对输出图像像元进行灰度赋值；对每个校正后坐标u',v'，按步骤1和2求得的坐标变换关系，得到校正前图像像素坐标u,v，完成从校正后的图像像素坐标到校正前图像像素坐标的映射；坐标变换完成后，采用插值法对校正影像进行重采样，得到校正后图像中坐标为u',v'的像素值；步骤1和2所述内参数矩阵K1计算公式为 其中Cx,Cy表示图像光心在图像像素坐标下的坐标，dx和dy分别表示传感器x轴和y轴上单位像素的尺寸大小，f为相机焦距；步骤2所述旋转矩阵R计算公式为： 其中，θ和ω分别为影像姿态参数中的俯仰角、翻滚角和偏航角；所述插值法包括最邻近插值法、双线性插值法以及三次立方卷积插值法；所述的插值法的实现是把由上述步骤算得的原始图像点位上的灰度值取出并填回到空白输出图像点阵中相应的像素点位上去；由于并不一定刚好位于原始图像的某个像素中心，必须经过灰度内插确定处的灰度值，选择重采样方法对畸变图像的输出图像像元进行灰度赋值，在通过对校正前图像像素进行插值，得到校正后图像对应坐标的像素值，即可完成图像校正。

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百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于无人机姿态信息的航拍图像几何校正方法