一种无人机图像数据叠加技术与实现
无人机航测图像的后处理技术与精度优化
无人机航测图像的后处理技术与精度优化一、引言随着无人机技术的发展，无人机航测图像在各个领域中的应用越来越广泛。
无人机航测图像的后处理技术是保证无人机航测数据质量的关键环节。
本文将探讨无人机航测图像后处理技术的发展现状和精度优化方法。
二、无人机航测图像的后处理技术1.无人机航测图像的摄影条件控制在无人机航测过程中，摄影条件的控制对于图像后处理的精度至关重要。
首先，要保证无人机的飞行高度和姿态角的稳定，避免图像模糊和畸变。
其次，要选择合适的光线和天气条件，避免阴影和反光的干扰。
最后，要保证无人机的飞行速度和航线设计的合理性，避免图像重叠和欠重叠等问题。
2.无人机航测图像的数据处理在无人机航测过程中，图像的数据处理是后处理的重要环节。
首先，需要进行图像的去噪处理，提高图像的质量和清晰度。
其次，需要进行图像的配准处理，确保图像之间的准确对应关系。
最后，需要进行图像的拼接处理，生成全景图或三维模型。
3.无人机航测图像的几何校正无人机航测图像的几何校正是提高后处理精度的重要手段。
首先，需要进行摄影测量，获取图像的实际尺寸和位置信息。
其次，需要进行图像的几何变换，纠正由于传感器和无人机姿态引起的图像畸变。
最后，需要进行图像的边界校正，消除图像边界的模糊和失真。
三、无人机航测图像的精度优化方法1.相机标定与参数优化相机标定是无人机航测图像精度优化的关键环节。
通过对相机的内外参数进行标定，可以提高图像的几何精度和定位精度。
在标定过程中，应选择合适的标定板和标定算法，并结合实地测量数据进行优化调整。
2.影像处理算法的改进影像处理算法的改进是无人机航测图像精度优化的重要手段。
在影像处理过程中，可以采用多种算法进行图像去噪、配准和融合等处理，提高图像的质量和准确性。
同时，还可以尝试引入深度学习等新技术，提高图像处理的自动化程度和效率。
3.地面控制点的布设地面控制点的布设是无人机航测图像精度优化的必要措施。
通过在地面上布设控制点，可以提供地面真实坐标数据，用于图像的几何校正和配准。
无人机图像拼接算法的研究及实现
无人机图像拼接算法的研究及实现随着近年来无人机技术的飞速发展，无人机图像拼接技术也得到了广泛的应用。
该技术可以将无人机拍摄得到的相邻区域的图像进行拼接，生成高分辨率的全景图像，提供了一种高效的地图制作和空中监测的手段。
本文将从无人机图像拼接的原理入手，分析其算法的研究，介绍常见的图像拼接算法以及其应用场景，并在最后给出一个无人机图像拼接的实现实例。
一、无人机图像拼接原理无人机的航拍图像拼接是借助现代数字图像处理技术来实现的。
该技术需要处理大量的数据，并结合图像的特征进行定位，将相邻图像进行拼接，生成全景图像。
以下是无人机图像拼接的原理图：如图所示，相机通过对地面连续拍摄，得到多幅重叠区域较多的图像。
在无人机图像拼接中，首先需要对相机进行标定，得到相机的内外参数。
然后，根据每张拍摄的图像的特征，例如SIFT特征，计算出每幅图像的特征点。
接着，通过匹配不同图像之间的特征点，建立不同图像之间的关系。
最后，运用优化算法对关系进行优化，完成图像拼接，生成全景图像。
二、无人机图像拼接的算法研究目前，无人机图像拼接的算法主要有以下几种：1. 基于特征点匹配的无人机图像拼接算法这种算法主要的思路是在多副图像上提取一些稀有的、具有代表性的特征点。
然后根据特征点的相似程度进行匹配，得到匹配点对。
匹配点对的质量好坏非常重要，其正确率和准确度直接决定了拼接后的图像质量。
这种算法的核心是对特征点的提取和匹配两个部分的处理。
由于SIFT, SURF和ORB等算子在特征提取和匹配上有着良好的效果，因此应用广泛。
2. 基于区域分割的无人机图像拼接算法该算法主要是先将输入的拍摄图像进行区域分割，将该图像分为多个区域，然后根据区域之间的相似度，通过一系列的变换操作，将这些不同区域的图像配准后合并起来生成全景图像。
这种算法具有很好的兼容性和可扩展性，能够处理不同场景和不同光照下的图像拼接。
但是该算法也存在着一些缺陷，例如耗费计算时间比较长而导致对计算机处理性能的要求比较高。
无人机多传感器数据融合与分析技术研究
无人机多传感器数据融合与分析技术研究无人机在现代社会中得到了广泛的应用，其无人驾驶、高空侦查、测量绘图等功能成为了各行各业发展所必需的手段。
然而，无人机的传感器监测能力还显得不够完善，往往出现数据过载、重复等情况，给数据融合和分析带来了困难。
本文将对无人机多传感器数据融合与分析技术进行深入研究，提出具体解决方案，让无人机的应用能够更有效率地推进。
一、无人机多传感器的数据融合无人机可以安装多种传感器，如摄像头、雷达、气象仪等，以获取不同的信息。
在实际应用中，每种传感器所获取的数据都有其局限性和不足之处，这就需要对其进行融合，提高数据的准确性和可靠性。
融合的方法主要有以下几种：1. 直接融合：将不同传感器获取的数据进行简单的叠加或平均，得到一个综合的结果。
这种方法简单易行，但是可能存在信息损失、权重失衡等问题，不适用于高精度的应用。
2. 特征融合：将不同传感器所获取的数据提取出关键信息，通过对这些信息的加权组合得到最终结果。
这种方法需要先对数据进行预处理和分析，较为复杂，但是可以得到更加准确的结果。
3. 模型融合：通过建立多传感器之间的关系模型，采用统计学方法对数据进行综合分析，得到最终结果。
这种方法需要耗费大量的计算资源，但是可以提供高精度的数据融合效果。
二、无人机多传感器数据的分析数据分析是无人机多传感器应用中的重要一环，可以为后续决策提供依据。
数据分析主要分为以下几个方向：1. 数据展示：将无人机多传感器收集到的数据进行统计、可视化的展示，为后续数据分析做基础。
2. 模式识别：对无人机收集到的数据进行分类、聚类、识别等处理，通过对数据进行分析，挖掘出其中的模式和规律。
3. 预测分析：基于历史数据和趋势，进行数据预测分析，为后续决策提供有价值的参考。
三、具体方案基于无人机多传感器数据融合与分析的特点和要求，我们提出以下具体方案：1. 建立模型：通过对无人机多传感器数据进行分析和分类，建立出传感器之间的数学模型，为后续数据融合做准备。
简析无人机技术航拍与图像拼接技术
简析无人机技术航拍与图像拼接技术1 概述随着社会不断发展和进步，无人机遥感技术在很多领域发挥着不可或缺的作用，譬如军事领域、农业领域、考古领域、环境监测领域、城市规划领域、灾害监测领域、地理测绘领域等。
无人机遥感技术之所以会有如此广泛的应用，是由于无人机遥感图像具有高灵活性、续航时间长，可以在特别危险地区探测，效率特别高，成本也低，还有无人机可在低海拔地区飞行，能够避免云层干扰等独特优势。
2 无人机遥感发展2.1 无人机发展概况因为计算机技术的不断发展，无人机遥感技术也获得了巨大进步，并且因为本身独特优势，受到愈来愈广泛的关注。
一般来说，无人机遥感技术提取和归纳人们所需信息，主要是利用精密成像仪器和图像分析技术，然后通过对这些时效性较高的图像进行特性分析等其他操作来达成。
无人机遥感技术发展如此之快，以至于图像拼接技术也受到越来越多关注，国内外很多研究人员正在对图像拼接技术进行更深研究。
目前，无人机图像拼接技术受到普遍关注，各个国家的学者都进行着与无人机图像拼接有关技术研究工作。
图像拼接技术通过数年研究，已经获取相当多研究成果，但是现在依然有很多问题有待解决，诸如相幅较小、数量多、影像倾斜度大、重叠不规则等一系列问题。
图像拼接效果和效率主要受图像配准精度和有效性所制约。
2.2 无人机航拍原理无人机，顾名思义是一种无人驾驶的或称作不载人的飞行器。
它主要是通过无线电遥控设备或机载计算机程序系统来进行控制。
无人机航拍是以无人机作为拍摄基准平台，随机载有高分辨率CCD数码相机、红外扫描仪、激光扫描仪等机载遥感设备获取地面图像或其他类型数据信息。
通过计算机对所获取的遥感图像信息按照一定精度要求进行解译识别处理，并制作成相关更重要、更全面信息的大幅全景图像。
无人机航拍技术是一种全新的高科技遥感应用技术，需要多种技术手段互相支撑构建成为一个平台系统。
全系统是集成遥感、遥测技术与计算机技术新型应用技术，在设计和最优化组合方面具有突出特点。
无人机航拍影像的三维重建技术研究
无人机航拍影像的三维重建技术研究近年来，无人机技术的飞速发展，使得无人机航拍影像的应用越来越广泛，以航拍为基础进行三维重建成为了研究的热点之一。
本文将探讨无人机航拍影像的三维重建技术研究现状以及未来发展方向。
一、无人机航拍影像的三维重建技术概述无人机航拍影像的三维重建技术是指利用无人机在空中获取的图像数据，通过计算机视觉和计算机图形学科技的支持，构建出真实世界中物体的三维模型。
三维重建技术涉及到多个学科知识的综合应用，如影像处理、计算机视觉、数学建模、数据挖掘等。
随着无人机技术的普及和影像处理技术的逐渐成熟，无人机航拍影像的三维重建技术得到了广泛应用。
无人机航拍影像的三维重建技术在三维建模、数字地形模型、城市规划、文化遗产保护、生态环境监测等领域有着广泛的应用前景。
二、无人机航拍影像的三维重建技术研究现状1. 传统的三维重建技术传统的基于影像的三维重建方法主要包括立体视觉方法和多视图几何方法。
立体视觉方法利用两幅不同角度的图像进行三维重建，该方法的缺点是需要依靠特殊的相机，不能保证相机的稳定性；而多视图几何方法则要求多个视角的图像数量较多，大大提高了数据的采集和处理量。
2. 基于无人机影像的三维重建技术无人机航拍影像的三维重建技术是在地面上部署无人机进行图像拍摄的基础上，通过对无人机拍摄的影像进行处理和分析，实现三维重建的目的。
该技术通过多视角的影像获取，利用特定的算法进行图像匹配和处理，实现模型的自动生成。
目前，基于无人机影像的三维重建技术主要采用的是图像拼接、三维点云和纹理映射等技术。
在图像拼接方法中，主要采用的是基于纹理的拼接和基于特征的拼接两种方法。
在三维点云中，主要包括基于稠密匹配算法的点云和基于基线三角剖分算法的点云。
纹理映射则是利用已知的三维模型和两维图像信息来生成新的自然纹理图像。
三、无人机航拍影像的三维重建技术未来发展方向1. 精度和速度的提高随着计算机硬件性能的不断提高和算法的改进，未来无人机航拍影像的三维重建技术将在精度和速度上得到更好的提高。
无人机多传感器系统数据融合技术探讨
无人机多传感器系统数据融合技术探讨随着现代技术的不断发展，无人机的应用越来越广泛，已经成为很多领域的重要工具，如农业、环境监测、消防、医疗等。
而随着多传感器系统技术的成熟，无人机多传感器系统已成为无人机应用的重要方向之一。
本文将探讨无人机多传感器系统和数据融合技术的相关问题。
一、无人机多传感器系统的构成无人机多传感器系统是由多种不同类型的传感器组成的系统，其中包括但不限于以下几种：1. 摄像机：主要用于拍摄航拍图像和视频，为空中观测提供直接的视觉信号，图像质量将直接影响数据采集、识别分类和数据分析的质量。
对于无人机拍摄而言，拍摄高度、拍摄视角、地面覆盖范围是不可忽略的重要因素。
因此选择合适种类的摄像机、设置适当的拍摄参数，对于实现航拍目标具有重要意义。
2. 红外线（IR）传感器：主要用于夜间航拍或能够在可见光画面中无法分辨出的情况下搜寻物体和场景。
3. 激光雷达（LIDAR）：主要用于三维建模、地形地貌等地理研究方面。
4. GPS：全球定位系统。
定位准确性对于大部分无人机应用至关重要，如果定位不准确或误差较大将影响数据采集的有效性和可靠性，也会对后续的数据分析产生重要的影响。
5. 气象传感器：包括温度、湿度、气压、风速风向等参数。
气象传感器的主要作用是检测天气变化对于作物、人们健康、建筑物等方面的影响，也适合监测空气质量等环境问题。
二、无人机多传感器系统数据融合技术随着无人机多传感器技术的日益发展，数据融合显得尤为重要。
传感器数据的融合可以通过不同的方法实现，其中主要的方法包括模型驱动和数据驱动两种。
1. 模型驱动：模型驱动是一种基于物理模型的方法，在此方法中，系统可以使用传感器数据来更新物理模型，然后预测未来景观。
这个方法还可以相应地引导规划决策，因此在很多领域有重要的应用，如自然资源管理和工业控制领域。
在这种方法中，精确地建立物理模型是非常重要的，因为物理模型的精度直接影响整个系统的精度。
2. 数据驱动：数据驱动的融合方法可以完全基于数据，将来自不同传感器的多个数据流合并成一个统一的输出。
多源无人机数据融合技术与应用
多源无人机数据融合技术与应用随着信息技术的不断发展和进步，人们从物理世界转向数字世界，信息化已经成为一种全新的生活方式和工作模式。
在新的信息化环境下，新兴技术不断涌现，其中无人机技术成为炙手可热的焦点之一。
无人机技术作为一种基础技术，其最大的应用领域在于数据融合。
本文将从多源无人机数据融合技术的角度出发，介绍无人机数据融合的相关技术和应用。
一、多源无人机数据融合技术概述多源无人机数据融合技术是将来自多个数据源的信息进行汇集和整合，最终产生完整、准确、一致和及时的数据的整合技术。
这种技术在无人机领域得到了广泛应用。
随着无人机技术的逐渐成熟和普及，无人机数据融合技术也得到了不断的完善和提高。
多源无人机数据融合技术可以将来自不同传感器的信息有效地汇集、整合和传输，从而减少了大量数据处理的复杂性和错误性，以及大幅度降低数据冗余，提高数据的可用性和效率。
二、多源无人机数据融合技术的特点1. 数据来源多样化：多源无人机数据融合技术的数据来源包括多个不同类型的传感器，如红外传感器、雷达传感器、毫米波雷达传感器、气象传感器等，这些数据来自的不同传感器可以提供不同种类的信息资源，从而可以为数据融合提供充足且高质量的数据源。
2. 数据处理技术复杂：无人机所采集的数据是一种非结构化数据，具有额外的信息和非特定的格式。
数据处理技术的复杂性在于将原始数据转换为特定格式，并进行分类和规模缩减，从而使得后续的分析和处理工作更加有效和准确。
3. 数据传输速度快：数据传输速度的快慢也是满足多源无人机数据融合技术的重要条件。
无人机可以通过无线电、光纤等方式进行数据传输，这些方式可以支持大容量、高速的数据传输，为数据融合提供了有力的保证。
三、多源无人机数据融合技术的应用1. 在无人机目标识别与跟踪中的应用：通过多个无人机传感器进行数据融合，可以对目标的识别和跟踪提供强有力的支持，从而保证目标跟踪的准确性和稳定性。
2. 在极端天气情况下的应用：多源无人机数据融合技术可以通过不同的气象传感器获得气象相关的不同参数，如风速、空气压力等，从而可以有效地对极端天气进行监控和预警，减轻天气带来的不利影响和损失。
无人机图像处理与分析技术
无人机图像处理与分析技术是一种广泛应用于无人机领域的技术，它通过对无人机拍摄的图像进行识别、分析和处理，实现对无人机拍摄场景的智能化理解和应用。
一、图像处理技术1. 图像增强：无人机拍摄的图像往往受到光照、角度、环境等因素的影响，导致图像质量下降。
图像增强技术通过调整图像的对比度、亮度、色彩等参数，提高图像的清晰度和可读性。
2. 图像滤波：无人机拍摄的图像中可能存在噪声和干扰，影响图像的质量。
图像滤波技术通过应用不同的滤波算法，如中值滤波、边缘检测等，去除噪声和干扰，提高图像的质量。
3. 图像分割：无人机拍摄的图像中可能包含多个物体和场景，需要通过图像分割技术将它们分离出来。
图像分割技术通过阈值设定、区域生长、边缘检测等方法，将图像中的不同物体和场景分割开来。
二、图像分析技术1. 目标识别：无人机拍摄的图像中可能包含多种目标，如人脸、车辆、建筑物等。
目标识别技术通过训练模型和特征提取等方法，实现对目标类型的识别和分类。
2. 场景理解：无人机拍摄的图像中可能包含多个场景和物体，需要通过场景理解技术对它们进行理解和解释。
场景理解技术通过分析图像中的纹理、颜色、形状等信息，实现对场景的理解和解释。
3. 行为分析：无人机拍摄的图像中可能包含多个物体的运动轨迹和行为，需要通过行为分析技术对它们进行分析和理解。
行为分析技术通过分析物体的运动轨迹、速度、方向等信息，实现对物体行为的预测和分析。
三、应用场景无人机图像处理与分析技术广泛应用于各个领域，如农业、环保、安防、测绘等。
在农业领域，无人机图像处理与分析技术可以帮助农民识别作物病虫害、监测作物生长情况；在环保领域，无人机图像处理与分析技术可以帮助监测环境污染、识别野生动物活动；在安防领域，无人机图像处理与分析技术可以帮助监控犯罪行为、识别火灾隐患；在测绘领域，无人机图像处理与分析技术可以帮助快速获取地形地貌信息、提高测绘效率。
综上所述，无人机图像处理与分析技术是一种非常重要的技术，它可以通过对无人机拍摄的图像进行处理和分析，实现对无人机拍摄场景的智能化理解和应用。
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0 引言目前，无人机航摄系统已从研究阶段进入到实际应用阶段[1]。
无人机在飞行时，依靠无线图像传输系统和遥控系统将飞行图像、相关数据传输到地面。
其中，遥控系统负责将指令传达给无人机，无线图像传输系统则负责将无人机相机上的实时画面和飞控数据等重要信息传送到地面站。
为了避免相互干扰，这两套系统采用不同频率的无线电进行通信，这样无人机就可以在超出操作者视野可及的范围继续飞行和执行操作。
在无线图像传输系统中，相机实时采集的图像和飞控数据不能直接叠加显示在屏幕上，这时候就需要使用OSD(On Screen Display)视频字符叠加模块（以下简称OSD 模块），将图像和飞控数据叠加输出。
1图像与飞控数据叠加原理无人机图像与飞行数据传输系统硬件部分主要包括图传模块和OSD模块，软件部分采用MavLink（Micro Air Vehicle Link）协议并通过MinimOSD获取相关飞行数据。
1.1图传模块无人机影像系统主要由相机和图传模块构成。
相机上的微型摄像头用于采集目标图像信息[2]，其自身的像素决定了拍摄图像的清晰程度。
值得一提的是，相机并非单独工作，而是要与无人机云台共同工作。
无人机云台的主要作用对象就是相机，通过对相机姿态的调节，保证航拍无人机在飞行中能够获取稳定并且清晰的画面。
图传的任务是将航拍无人机所拍摄的画面实时、稳定地发射给地面无线遥控接收设备。
在图像传输过程中，首先，通过图像处理算法对图像进行增强处理，例如：通过电子稳像，去除视频中存在的抖动、晃动等因素，使视频画面过渡更加平稳；然后，利用2.4GHz或是5.8GHz无线技术对图像进行传输。
相对于2.4GHz技术，5.8GHz技术采用了更高频段的信号，具有更高的传输速率和带宽，但信号的频率越高，穿透力越弱，故衰减较明显，避障能力弱。
图1为5.8GHz图传发射机工作原理。
图1 5.8GHz图传发射机工作原理MCU（Microcontroller Unit），即微控制单元。
它将图传PCB板上各种外接的接口，例如：内存、A/D转换、PLC，整合在单一芯片上，作用类似于CPU，根据不同情况，进行不同的控制以及资源的分配。
Transceiver，即无线电收发两用机，用于发送和接收信号，在图传的收发过程中，起到桥梁的作用。
PA（Power Amplifier），即功率放大器，它是能输出大功率信号的放大电路。
因为图传模块的输出端要负载OSD 模块和云台相机，所以需要对小信号的功率进行放大，使负载能够被正常驱动，这就需要使用PA模块。
LDO（Low Dropout Regulator），即低压差线性稳压器。
它是一种线性稳压器，能够调节输出电压，使输出端的负一种无人机图像数据叠加技术与实现曾舒婷 夏庆锋 王 辰 朱 烨（南京大学金陵学院信息科学与工程学院，南京，210089）摘 要在现代航拍无人机中，OSD模块成为无人机硬件中一个极为重要的组成部分。
它可以将飞行器的各项性能数据及环境指标实时传输到地面，即OSD模块可实时返回风速仪、高度仪、陀螺仪、电量监控等模块的数据。
本文提出一套完整的图像数据传输显示方案，并实现了航拍无人机的图传任务。
无人机飞行航拍实验结果表明，图传电路及软件设计正确，且图像及数据传输匹配，可应用于航拍无人机教学。
关键词：无人机，图传系统，OSD模块， MavLink协议本文为2016年南京大学金陵学院重点教学改革研究项目“基于新闻无人机的创新实训课程研究”的研究成果，项目编号：0010521608。
载能够在工作电压内运行。
在本文介绍的无人机系统中，图传模块和云台相机的工作电压均小于电池的输出电压，LDO 在图传环节对电压进行调节，保证图传系统的稳定运行。
当MCU下达发送图传信号的指令后，图像数据首先从云台相机传输到OSD模块，最后到达MCU。
在接收到数据后，MCU调动发射器发送信号，发送出去的小信号经过放大电路，功率得到增强，达到能够驱动负载的程度。
同时，LDO对电池的电压进行调节，使图传系统在工作电压范围内正常运行，确保数据的稳定可靠。
最后，信号被发送出去，并被图传接收机收到。
5.8GHz图传接收机工作原理如图2所示。
图2 5.8GHz图传接收机工作原理LNA（Low Noise Amplifier）,即低噪声放大器,作用与PA类似，对信号功率起到放大的作用。
由于其自身噪声低，故对信号的干扰比较小，使接收端能够得到质量较好的画面。
当接收机收到来自发射机的信号，经过信道的传输，信号会有所衰减，为了能收到高质量的信号，笔者将信号经过放大电路，增大其功率，最后由接收机的MCU收到。
在进行信号处理后，MCU下达显示图像的指令，从而在接收机的显示屏上看到飞行画面，实现无人机的FPV（First Person View,第一人称主视角）。
1.2 OSD模块硬件方面，主控芯片采用Atmega328，字符叠加芯片则采用MAX7456。
Atmega328具有32KB的Flash，2KB的SRAM 以及1KB的EEPROM（Electrically Erasable Programmable Read -Only Memory，电可擦除只读存储器）；MAX7456可以存储256个字符，同时可以实现PAL信号或者是NTSC信号的字符叠加。
软件方面，MinimOSD采用MavLink通信协议，在串口上获取封装为MavLink协议的飞行数据，并将其显示在视频输出之上，而且支持用户自行设置显示信息的版式和内容。
OSD模块正面如图3所示。
图3 OSD模块正面图3中，左侧芯片是Atmega328，这是一块开源飞控项目中十分常见的周边模块，它通过内置模块UART（Universal Asynchronous Receiver/Transmitter，通用异步收发传输器），以端口0（RX）和端口1（TX）与外界进行通信。
图3右侧芯片是MAX7456，这是一块专门用来叠加视频信息显示的芯片，又被称为单通道随屏显示发生器，集成视频驱动、同步分离器、视频开关以及EEPROM[3]。
通过使用这种芯片，笔者可以在动态视频上附加上需要的特定图形。
此处，该芯片可以提供256个525线和625线标准的可编程颜色字符，大大降低了系统成本。
将OSD模块和飞控系统、图传模块以及相机相连接，具体接线图如图4所示。
图4 OSD整体部件接线图图传模块和相机的标准输入电压都为5V，但OSD模块的标准电压则为12V，所以依靠图传模块上导出的+5V 电压满足不了OSD电压要求。
因此，笔者从无人机的飞控平台上的I2C口接出一个+5V的电压来驱动OSD模块。
笔者将OSD模块按照正负相对，进出方向对应的规则进行连接，如图4所示连接方式。
其一端接在飞控系统上，另一端与图传发送器、相机相连接。
通过在飞控系统上读取各部件的参数，再逐个叠加到图传画面上，最后通过图传发射器发送出去，在接收装置上便可以实现最简易的OSD。
在软件方面，主要实现Pixhawk OSD的二次开发。
基于MinimOSD2.0源码，采用MavLink协议用于地面站与微型飞行器之间的通信，可使用Arduino对OSD代码进行调整，从而实现界面的定制。
1.3 MavLink协议原理开源飞控与开源软件同样遵循GNU（GNU's Not Unix）协议，开放源代码与硬件目前已经非常成熟[4]。
MavLink协议于2009年发布，是一种广泛应用于地面站（Ground Control Station）和微型飞行器（Micro Aerial Vehicle）之间的通信协议。
其遵循LGPL（GNU Lesser General Public License）开源许可，在串口通信的基础上实MCUTransceiver LNA现了更为高级的开源通信协议。
该协议是由头文件构成的编码库，可以高效地封装由C语言组成的数据结构。
图5为MavLink数据包的基本结构。
图5 MavLink数据包的基本结构Mavlink数据包长度在8-263 字节之间，协议的尾部存在着8位CRC校验位（CKA为低四位，CKB为高四位），当微型无人飞行器和地面站之间使用不同版本的MavLink 时，双方会由于校验码不一致而导致通信失败，而其最大程度上避免了不同版本的MavLink之间通信带来的各种潜在问题。
当使用MavLink协议封装消息包时，MavLink会根据本地使用的MSG数据帧获取到该MSG消息所包含的LEN信息，这时地面站软件也会根据其本身的状态信息，填写数据包中的SYS和COMP数据帧。
当数据报文填写完毕生成数据包时，该协议会自动添加STX，并且在上一次使用的消息包的SEQ序列码上增加1作为本次数据包的序列码，若此时SEQ对应数字超过255，则会重置为0并重新开始封装。
CKA和CKB会在PAYLOAD消息写完后、数据包封装之前，依据尾部的CRC循环冗余校验码算法，计算得出并自动封装进入数据包内。
在整个消息数据包的封装流程中，只有 MSG 数据帧和 PAYLOAD 两项内容需要修改。
2 OSD叠加数据显示主要过程OSD叠加数据显示的实际操作过程主要分为：熟悉MinimOSD工作流程，修改MinimOSD源码、修改字库、刷写字库以及固件。
2.1 MinimOSD工作流程MinimOSD的工作流程如图6所示。
当程序启动后，调用setup（）函数，首先需要初始化MavLink协议，之后设置端口号以及通信的波特率、初始化MAX7456的驱动程序，并将其置位为高位启动；接着使用readPanelSettings（）函数调用OSD_Config.h中储存的EEPROM数据，最后启用loop主循环。
当飞控系统出现反馈请求时，返回相应的飞控数据，read_mavlink（）调用MAVLink.ino文件中关于数据包的定义，并对数据包进行解析，writePanels（）则针对特殊飞行数据调用OSD_Panels.ino文件中字符绘制的函数。
图6 MinimOSD的工作流程以代码来实现更改OSD叠加显示为例，以下是当无人机飞控收到MavLink协议响应时的反馈：if(enable_mav_request == 1){osd.clear();osd.setPanel(3,10);osd.openPanel();osd.printf_P(PSTR("Requesting DataStreams..."));osd.closePanel();当收到响应后，OSD首先进行清屏操作，然后使用setPanel函数选定目标数据的打印位置，同时打开OSD的显示功能，接着打印想要输出的字符串，打印完成后,关闭OSD显示功能。
2.2字库修改及刷写本文使用的字库文件为MinimOSD2.2版本，如图7所示，一共有256个字符，分为16行16列，以16进制标识，即为0x00到0xFF。