(50-2) 10 * << * >> * Русский * English * Содержание * Все выпуски

Совмещение изображений камеры БПЛА в географических координатах с компенсацией проективных искажений
А.Г. Ташлинский1, Г.Л. Сафина2, А.А. Белов1

1Ульяновский государственный технический университет, 432027, Россия, г. Ульяновск, ул. Северный Венец, д. 32;
2Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, 129337, Россия, г. Москва, Ярославское шоссе, д. 26

  Полный текст (PDF)

DOI: 10.18287/COJ1739

ID статьи: 1739

Аннотация:
Предложена методика совмещения в реальном времени изображений, получаемых с камеры, установленной на БПЛА, с одновременной компенсацией их проективных искажений и переводом в систему географических координат EPSG:3395. Методика позволяет получить передискретизированные пространственно совмещенные изображения и направлена на их последующую обработку совместно со спутниковыми изображениями.

Ключевые слова:
обработка изображений, проективные искажения, модель подобия, компенсация, оценка деформаций, адаптация, стохастическое оценивание.

Цитирование:
Ташлинский, А.Г. Совмещение изображений камеры БПЛА в географических координатах с компенсацией проективных искажений / А.Г. Ташлинский, Г.Л. Сафина, А.А. Белов // Компьютерная оптика. - 2026. - Т. 50, № 2. - 1739. - DOI: 10.18287/COJ1739.

Citation:
Tashlinskii AG, Safina GL, Belov AA. Image registration from a UAV camera in geographic coordinates with projective distortion compensation. Computer Optics 2026; 50(2): 1739. DOI: 10.18287/COJ1739.

References:

  1. Ren K, Ding L, Wan M, Gu G, Chen Q. Target localization based on cross-view matching between UAV and satellite. Chin J Aeronaut 2022; 35(9): 333-341. DOI: 10.1016/j.cja.2022.04.002.
  2. Li J, Xie Y, Li C, Dai Y, Ma J, Dong Z, Yang T. UAV-assisted wide-area multi-camera space alignment based on spatiotemporal feature map. Remote Sens 2021; 13(6): 1117. DOI: 10.3390/rs13061117.
  3. Štroner M, Urban R, Seidl J, Reindl T, Brouček J. Photogrammetry using UAV-mounted GNSS RTK: Georeferencing strategies without GCPs. Remote Sens 2021; 13(7): 1336. DOI: 10.3390/rs13071336.
  4. Suetin MN, Dementiev VE, Tashlinskii AG, Magdeev RG. Methodology for detecting and assessing the dynamics of defects in engineering structures by processing images from an unmanned aerial vehicle. Computer Optics 2024; 48(5): 762-771. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1438.
  5. Qiu X, Yang D, Liao Sh, Wang Sh, Li Y. Image moment extraction based aerial photo selection for UAV high-precision geolocation without GPS. Measurement 2024; 226: 114141. DOI: 10.1016/j.measurement.2024.114141.
  6. Cui Z, Zhou P, Wang X, Zhang Z, Li Y, Li H, Zhang Y. A novel geo-localization method for UAV and satellite images using cross-view consistent attention. Remote Sens 2023; 15(19): 4667. DOI: 10.3390/rs15194667.
  7. Zhuang J, Dai M, Chen X, Zheng E. A faster and more effective cross-view matching method of UAV and satellite images for UAV geolocalization. Remote Sens 2021; 13(19): 3979. DOI: 10.3390/rs13193979.
  8. Wang H, Shen Q, Deng Z, Cao X, Wang X. Absolute pose estimation of UAV based on large-scale satellite image. Chin J Aeronaut 2024; 37(6): 219-231. DOI: 10.1016/j.cja.2023.12.028.
  9. Hartley R, Zisserman A. Multiple view geometry in computer vision. Cambridge: Cambridge University Press; 2003.
  10. Agapov SV. Photogrammetry of scanner images [In Russian]. Moscow: Kartgeotsentr, Geodesizdat; 1996.
  11. Tashlinskii AG. Optimization of goal function pseudogradient in the problem of interframe geometrical deformations estimation. In: Pattern recognition techniques, technology and applications. London, UK: IntechOpen; 2008. DOI: 10.5772/6244.
  12. Platonov AK. Projective mapping determination for robot vision [In Russian]. Keldysh Preprints; 2008: 39.
  13. Yu G, Morel JM. ASIFT: An Algorithm for fully affine invariant comparison. Image Process Online 2011; 1: 11-38. DOI: 10.5201/ipol.2011.my-asift.
  14. Wang H, Liu C, Ding Y, Sun C, Yuan G, Zhang H. ECDAF inclined aerial image and satellite image matching based on edge curve direction angle features. Remote Sens 2025; 17(2): 268. DOI: 10.3390/rs17020268.
  15. Zhao Y, Xu S, Bu S, Jiang H, Han P. HighStitch: High altitude georeferenced aerial images stitching for rocking telephoto lens. IEEE J Sel Top Appl Earth Obs Remote Sens 2021; 14: 11500-11507. DOI: 10.1109/JSTARS.2021.3124745.
  16. Chum O, Matas J. Optimal randomized RANSAC. IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 2008; 30(8): 1472-1482. DOI: 10.1109/TPAMI.2007.70787.
  17. Tsypkin YaZ. Information identity theory [In Russian]. Moscow: Fizmatlit; 1995.
  18. Tashlinskii AG, Safina GL. Synthesis of stochastic algorithm for image registration by the criterion of maximum mutual information. Computer Optics 2024; 48(1): 109-117. DOI: 10.18287/2412-6179-CO-1332.
  19. Tashlinskii AG, Safina GL, Voronov SV. Pseudogradient optimization of objective function in estimation of geometric interframe image deformations. Pattern Recognit Image Anal 2012; 22(2): 386-392. DOI: 10.1134/S1054661812020174.
  20. Magdeev RG, Tashlinskii AG. A comparative analysis of the efficiency of the stochastic gradient approach to the identification of objects in binary images. Pattern Recognit Image Anal 2014; 24(4): 535-541. DOI: 10.1134/S1054661814040130.
  21. Gonzalez RC, Woods E. Digital image processing. 4th ed. New York: Pearson; 2017.
  22. Snyder JP. Map projections: A working manual. Washington: U.S. Government Printing Office; 1987.
  23. Iliffe J. Datums and map projections for remote sensing, GIS and surveying. London: Whittles; 2000.
  24. Wolf PR, Dewitt BA, Wilkinson B. Elements of photogrammetry with applications in GIS. 4th ed. New York: McGraw-Hill Education; 2014.
  25. Morozov VP. The course of spheroidal geodesy. 2nd ed. Moscow: Nedra; 1979.
  26. Strang G, Borre K. Linear algebra, geodesy, and GPS. Cambridge: Wellesley-Cambridge Press; 1997.
  27. Konecny G. Geoinformation: Remote sensing, photogrammetry and geographic information systems. 2nd ed. Boca Raton: CRC Press; 2014.
  28. Hill LL. Georeferencing: The geographic associations of information. Cambridge, MA: MIT Press; 2006.
  29. Zhao H, Zhang B, Wu C, Zuo Z. Development of a coordinate transformation method for direct georeferencing in map projection frames. ISPRS J Photogramm Remote Sens 2013; 75: 8-21. DOI: 10.1016/j.isprsjprs.2012.10.004.
  30. Rizaldy A, Firdaus W. Direct georeferencing: A new standard in photogrammetry for high accuracy mapping. Int Arch Photogramm Remote Sens Spatial Inf Sci 2012; XXXIX-B1: 5-10. DOI: 10.5194/isprsarchives-XXXIX-B1-5-2012.
  31. Tashlinskii AG. Optimal Euclidean distance of estimates mismatch at stochastic gradient estimation of image interframe geometric deformation parameters [In Russian]. Informatsionno-Izmeritelnyye i Upravlyayushchiye Sistemy 2018; 11: 33-39.

Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: journal@computeroptics.ru; тел: +7 (846) 242-41-24 (ответственный секретарь), +7 (846) 332-56-22 (технический редактор), факс: +7 (846) 332-56-20