无人机的图像处理综述
无人机的影像处理
高校培养：在高校开设无人机影像处理相关专业，培养具备专业技能的人才。
企业培训：企业开展内部培训，提升员工无人机影像处理技能水平。
人才引进：引进具备无人机影像处理技能的人才，提高企业技术实力。
政策支持：政府出台相关政策，鼓励高校和企业加强无人机影像处理人才培养和引进。
浙江：道通智能航空技术、杭州道远等
上海：上海道青科技、上海司南导航等
广东：大疆创新、广州极飞等
北京：北京数字绿土科技、北京零度智控等
无人机影像处理技术不断发展，对人才需求不断增加
未来，无人机影像处理技术人才需求将持续增加，对人才素质要求也将不断提高
无人机影像处理技术人才需求结构不断优化，高技能人才占比增加
多尺度变换：将图像分解成不同的频率子带并增强其细节表现
基于深度学习的目标检测算法
基于图像处理的目标检测与识别算法
基于机器学习的目标检测与识别算法
基于特征匹配的目标识别算法
基于深度学习的分割算法
基于边缘的分割算法
基于区域的分割算法
基于阈值的分割算法Fra bibliotek无人机影像处理应用场景
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农业应用：利用无人机影像处理技术，对农田进行监测和管理，提高农业生产效率。
环保监测：通过无人机获取环境的高清影像，对环境污染和生态变化进行监测和分析。
救援行动：在灾害发生后，无人机可以快速获取灾区的影像，为救援行动提供及时准确的信息支持。
法律法规限制
安全性问题
隐私保护问题
技术发展不足
无人机影像处理相关企业与人才需求
添加标题
精准施肥和喷洒农药，提高产量和减少环境污染。
无人机遥感图像处理的常见问题及解决方法
无人机遥感图像处理的常见问题及解决方法无人机遥感技术作为一种高效、灵活的数据采集手段，被广泛应用于农业、测绘、环境保护等领域。
在无人机遥感数据处理过程中，常会面临一些问题和挑战。
本文将针对无人机遥感图像处理的常见问题进行探讨，并提出相应的解决方法。
一、图像质量问题及解决方法1.1 噪声问题：由于无人机在飞行过程中可能遭受干扰，导致图像中出现噪声。
这种噪声会影响图像的清晰度和准确性。
解决方法：可以通过图像降噪算法对图像进行处理，例如使用中值滤波或高斯滤波来减少噪声。
此外，可以通过合理设置无人机的曝光时间和ISO等参数来减少图像噪声的产生。
1.2 几何畸变问题：由于无人机摄影设备的失真或地面高程不均匀，导致图像中出现几何畸变，影响图像的精度和准确性。
解决方法：可以使用几何校正算法对图像进行校正，例如使用多项式变换模型或地面控制点来消除几何畸变。
此外，还可以通过细分地面分块处理的方法来提高图像的空间分辨率，减少几何畸变的影响。
二、图像分类问题及解决方法2.1 特征提取问题：无人机遥感图像通常具有较高的空间分辨率和丰富的信息，但如何有效提取图像中的特征仍然是一个挑战。
解决方法：可以利用机器学习和深度学习等方法来提取图像的特征。
例如，可以使用支持向量机（SVM）算法或卷积神经网络（CNN）算法训练分类模型，提取图像的纹理、形状和颜色等特征，从而实现图像的自动分类。
2.2 样本不平衡问题：在无人机遥感图像处理中，不同类别的样本数量可能存在不平衡的情况，导致分类结果的偏差和不准确性。
解决方法：可以采用样本均衡技术来解决样本不平衡问题，例如欠采样、过采样、SMOTE等方法。
此外，还可以通过增加正样本的权重或使用集成学习的方法来提高分类模型对少数类别的识别能力。
三、图像配准问题及解决方法3.1 图像匹配问题：在无人机遥感图像处理中，由于拍摄条件变化、地面变形等因素的影响，不同图像之间存在图像失配的问题，导致图像配准困难。
无人机影像处理中的目标检测算法综述
无人机影像处理中的目标检测算法综述目标检测在无人机影像处理中扮演着关键的角色，其能够识别并定位图像中的特定目标，为无人机提供精确的导航和监测功能。
随着无人机技术的快速发展，目标检测算法也在不断演进和改进。
本文将对无人机影像处理中的目标检测算法进行综述，包括传统方法和深度学习方法。
一、传统目标检测算法1. 基于图像特征的传统目标检测算法基于图像特征的传统目标检测算法主要包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
其中，颜色特征算法通过提取目标物体的颜色信息进行检测，如基于颜色空间变换和阈值分割的方法。
纹理特征算法则利用目标物体的纹理信息进行检测，如基于纹理描述符和局部二值模式的方法。
形状特征算法则利用目标物体的形状信息进行检测，如基于轮廓描述和边缘检测的方法。
传统方法在目标检测中取得了一定的成果，但其鲁棒性和通用性相对较差，难以应对复杂的场景和光照变化。
2. 基于模型的传统目标检测算法基于模型的传统目标检测算法通过构建目标物体的模型来进行检测，主要包括模板匹配法和统计模型法。
模板匹配法通过将目标物体的模板与待检测图像进行匹配来进行检测，如基于相关滤波器和灰度共生矩阵的方法。
统计模型法则通过对目标物体进行统计特征建模来进行检测，如基于隐马尔可夫模型和高斯混合模型的方法。
基于模型的传统方法在某些场景下能够获得较好的检测效果，但对目标物体的先验知识依赖较高，对目标形状和尺度变化敏感。
二、深度学习目标检测算法随着深度学习技术的发展，深度学习目标检测算法在无人机影像处理中逐渐取得了突破性的进展。
1. 基于卷积神经网络的深度学习目标检测算法基于卷积神经网络的深度学习目标检测算法主要包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN和YOLO等。
R-CNN通过首先生成候选框，再对候选框进行卷积特征提取和分类，实现目标检测。
Fast R-CNN将分类和定位任务融合到一个网络中，提高了检测速度。
Faster R-CNN则引入了区域建议网络，同时实现了准确的目标检测和高效的候选框生成。
无人机航拍中的图像处理技术教程
无人机航拍中的图像处理技术教程近年来，无人机航拍已经成为了摄影和视觉领域的热门话题。
无人机航拍通过搭载高清相机或传感器，可以拍摄到以往难以实现的角度和视野，为摄影师和视觉艺术家们带来了更多的创作灵感。
然而，在无人机拍摄完后，图像的处理是必不可少的一部分，它可以增强图像的质量，更好地展现无人机所捕捉到的美丽景色。
本文将为您介绍无人机航拍中的图像处理技术。
图像处理是对数字图像进行操作和改进的过程。
在无人机航拍中，图像处理可以帮助我们消除图像中的噪点、优化图像色彩和对比度、调整图像的曝光度等。
以下是一些无人机航拍中常用的图像处理技术：1. 去噪在无人机航拍中，由于飞行时机器的震动和外界环境因素的干扰，图像中常常会出现噪点。
去噪是一种常用的图像处理技术，它可以帮助我们提取更清晰、更具细节的图像。
常见的去噪算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
根据实际情况选择合适的去噪算法能够有效地减少图像中的噪点，并提升图像质量。
2. 色彩和对比度调整无人机航拍中的图像通常需要进行色彩和对比度的调整，以展现更鲜明、更生动的画面。
通过调整图像的亮度、对比度、饱和度等参数，可以增强图像的视觉效果。
同时，还可以通过色彩平衡来修复因环境光照条件不同而引起的色偏问题。
3. 曝光补偿无人机航拍时，由于光照条件的变化，图像的曝光度可能会出现不均匀的情况，如过曝或欠曝。
曝光补偿可以通过调整图像的曝光度，使其更加平衡和自然。
通过提高或降低图像的曝光度，可以使图像中的细节更加清晰，并避免图像中过亮或过暗的现象。
4. 图像解析度提升在一些情况下，无人机航拍中的图像可能会出现分辨率较低的问题。
提升图像的分辨率可以增加图像的细节和清晰度。
常见的图像解析度提升方法包括插值算法和超分辨率重建算法等。
5. 图像修复无人机航拍中，由于风或其他不可控因素，可能会导致图像中出现一些缺陷，如飞行器的阴影或其他干扰物等。
图像修复可以通过使用修补工具或者克隆工具等，来修复这些缺陷，使图像更加完美。
无人机的影像处理
未来的发展趋势和机遇
未来无人机影像处理行业将继续向着智能 化、自动化方向发展。 新技术的不断涌现为行业带来更多机遇， 需要不断创新以应对挑战。
技术挑战与创新需求
图像分割是将图像划 分为若干个互不重叠 的区域，特征提取是 从图像中提取出相关 特征
图像配准与融合
图像配准是将多幅图像 合并到同一坐标系下， 融合是将多个图像叠加 显示
空间分析与建模
三维建模技术
三维建模是将实际物体或场景通 过软件等工具建立其三维数学模 型 常见的三维建模软件有AutoCAD、 SketchU地p等图绘制与定位技术 地图绘制是制作各种类型的地图， 定位技术是通过GPS等技术确定地 理位置
建筑与城市规划应用案例
建筑工程项目监测 保障项目质量
城市更新与发展趋势 未来城市发展方向
城市规划与土地利用分 析
城市发展规划重要工具
环境保护与资源 管理案例
无人机在环境保护与资源管理方面功不可没， 可用于水质监测与海岸线调查，帮助监测水域 环境和沿海地区变化。此外，还可以进行森林 资源管理与野生动物保护工作，保护生态平衡 的重要性愈发凸显。
无人机影像处理软件
常用影像处理软件介绍
01 如ENVI、ArcGIS等
自主研发软件优缺点分析
02 优势在于定制化，劣势可能在于功能不完善
未来发展趋势和挑战
03 包括人工智能技术的应用和数据安全性等方面
无人机影像处理趋势
智能化处理
利用深度学习等技术提 高处理效率
实时监控与应用
用于灾害监测和农业 生产等领域
无人机航拍图像处理及其应用
无人机航拍图像处理及其应用随着科技的不断进步，无人机的应用越来越广泛，其中最为突出的便是航拍技术。
无人机航拍技术可以从空中拍摄到实地的高清图像，并通过图像处理软件对图像进行后期处理，取得更加精细的图像信息。
对于许多领域而言，无人机航拍技术的应用具有相当的价值。
一、无人机航拍图像处理技术的发展在无人机航拍技术的早期，无人机航拍图像处理技术较为简单粗糙。
由于传感器的限制，图像质量往往较为模糊，需要利用专业的图像处理软件进行修复和强化。
不过随着高清无人机和相应的传感器的出现，无人机航拍图像的清晰度和细节逐渐提高。
同时，专业的图像处理软件的应用也提高了图像质量和信息量的获取效率。
相对于其他的技术手段，无人机航拍图像处理的优势在于其可以获取到更为高清、更为详细的数据。
这些数据可以用于地理勘察、地形研究、大型建筑物检测和自然灾害预测等。
此外，无人机航拍还能够提供地理信息、环境特征和植被分布的详细数据。
二、无人机航拍图像处理应用案例1、航拍地形信息无人机航拍技术可以拍摄到较为高精度的数字高程模型图像。
这些图像可以被用于研究地质构造、水文和生态问题等方面。
在地质勘探的过程中，可以利用无人机航拍图像检查建筑物、道路、隧道和桥梁等结构的缺陷和问题。
另外，还可以通过航拍图像对污染和自然灾害进行预测和防范。
例如，如果要预测一个崩塌的可能性，可以通过无人机航拍图像获取地形数据并与地质地形数据对比分析。
2、航拍建筑物无人机航拍技术可以帮助工程师们准确评估建筑物的资产价值和结构。
在航拍图像处理技术的帮助下，用户可以更加全面和准确地检验建筑物的结构状况。
无人机航拍图像处理可以提供建筑物的外观和细节信息，而且可以节省大量时间和金钱，同时掌握更多的数据以作出更准确的决策。
3、航拍广告宣传无人机航拍图像处理技术也可以在产品宣传和广告中被利用。
通过无人机航拍技术，可以拍摄到独特、有吸引力的景色和特征，在宣传和广告中使用，可以起到非常好的推广作用。
面向无人机航拍的图像处理与特征提取算法
面向无人机航拍的图像处理与特征提取算法无人机航拍技术的快速发展使得无人机在各个领域的应用越来越广泛，其中之一便是航拍图像的获取与处理。
面向无人机航拍的图像处理与特征提取算法是无人机航拍技术中至关重要的一环，它可以帮助我们从无人机航拍图像中获取有用的信息，并为后续的分析与决策提供支持。
在本文中，我们将探讨面向无人机航拍的图像处理与特征提取算法的相关技术与应用。
1. 图像处理算法无人机航拍图像的质量受限于飞行高度、天气条件等因素，因此需要进行图像处理以提高图像质量和清晰度。
在面向无人机航拍的图像处理算法中，包括图像增强、图像去雾、图像去噪等技术。
图像增强技术可以通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数，使图像更加鲜明、清晰。
在无人机航拍中，可能会受到光线不均匀、阴影、反射等问题的影响，因此需要针对不同场景采用不同的图像增强算法。
图像去雾技术可以去除图像中的雾霭效应，提高图像的可视性和细节清晰度。
无人机在高空进行航拍时，可能会受到大气中的雾、烟尘等因素的干扰，导致图像变得模糊不清。
因此，图像去雾算法的研究对于无人机航拍图像的质量提升至关重要。
图像去噪技术可以消除图像中的噪声干扰，提高图像的信噪比和清晰度。
无人机航拍图像可能会受到运动模糊、传感器噪声等因素的影响，导致图像中出现噪点、细节模糊等问题。
图像去噪算法可以在保持图像细节的前提下，去除图像中的噪声，提高图像的质量。
2. 特征提取算法特征提取是无人机航拍图像处理的关键任务之一。
通过提取图像中的特征信息，可以实现目标检测、目标跟踪、地物分类等应用。
在面向无人机航拍的特征提取算法中，包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取等技术。
边缘检测算法可以从图像中提取出物体的边界信息，帮助我们识别和定位目标。
无人机航拍图像中可能存在复杂的背景干扰和目标重叠的情况，因此需要采用高效的边缘检测算法，来寻找目标的边界信息。
角点检测算法可以提取图像中的角点特征，通常用于图像匹配和目标跟踪。
无人机航摄图像处理的方法与软件介绍
无人机航摄图像处理的方法与软件介绍无人机航摄技术是一项快速发展的领域，它利用无人机携带载荷完成空中摄影测量任务。
尤其是无人机航摄图像处理方法和软件的应用，为地理信息系统、城市规划、农业资源管理等领域提供了便捷高效的数据支持。
本文将介绍无人机航摄图像处理的一些常用方法以及相关的软件。
一、无人机航摄图像处理方法1. 全自动匹配与拼接全自动匹配与拼接是无人机航摄图像处理的基础方法之一。
该方法通过计算机视觉技术，自动识别和匹配航摄图像中的特征点，并将其拼接成为完整的地图或景观。
常用的算法包括SIFT、SURF等，它们能够快速准确地进行特征点匹配和图像拼接，大大提高了图像处理效率和精度。
2. 三维重建与测量无人机航摄图像的特点是多角度、多视角，因此可以通过三维重建与测量方法，生成高精度的三维模型。
这种方法一般包括点云生成、三维模型生成和纹理贴图等步骤。
常用的软件有Pix4D、Agisoft等，它们能够自动提取出点云信息，并基于点云生成三维模型，可用于建筑、地形、农田等领域的测量与分析。
3. 遥感影像分类与分析无人机航摄图像处理不仅可以生成三维模型，还可以进行遥感影像分类与分析。
通过将航摄图像与遥感技术相结合，可以获取地表覆盖信息、植被指数、水域提取等数据。
这对于地理信息系统、城市规划、农业资源管理等领域具有重要意义。
二、无人机航摄图像处理软件介绍1. Pix4DPix4D是一款功能强大的无人机航摄图像处理软件。
该软件可以自动识别特征点并进行图像拼接，生成高精度的三维模型。
此外，Pix4D还提供了遥感影像分类与分析的功能，可以方便地获取地表覆盖信息和植被指数等数据。
2. Agisoft MetashapeAgisoft Metashape是另一款常用的无人机航摄图像处理软件。
它具有强大的三维重建和测量能力，可以生成高精度的三维模型，并提供了纹理贴图功能。
此外，Agisoft Metashape还支持多种数据格式的导入和导出，方便与其他软件进行数据共享和交流。
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无人机图像处理综述摘要：目标识别与跟踪技术是无人作战机实施攻击的关键步骤，本文从无人作战机的自动目标识别与跟踪的基本概念入手，以成像传感器的目标识别与跟踪为例，介绍目标识别、检测、跟踪等关键技术。
关键词：无人战斗机目标识别图像处理识别技术一、引言无人战斗机在最近几年成为无人机的发展热点。
它的设计概念介于有人战斗机与导弹之间。
无人战斗机不是孤立存在的，它是整个无人战斗机系统的一部分。
无人战斗机系统有其独特的组成方式和管理模式。
目前，无人战斗机的开发刚刚处于起步阶段。
为了发展无人战斗机，有许多关键技术值得注意，特别是目标识别技术。
它主要包括视觉图像预处理，目标提取、目标跟踪、数据融合等问题。
其中，运动目标检测可采用背景差法、帧差法、光流法等，固定标志物检测可用到角点提取、边提取、不变矩、Hough 变换、贪婪算法等，目标跟踪可以分析特征进行状态估计，并与其他传感器融合，用到的方法有卡尔曼滤波、粒子滤波器和人工神经网络等。
还有很多方法诸如全景图像几何形变的分析或者地平线的检测等没有进行特征提取，而是直接将图像的某一变量加到控制中去。
实际应用中，上述问题的进一步解决受到很多因素的制约。
由于无人机的动力、载重、装配空间等物理条件的限制以及飞行速度更快，使得算法处理需要更少的延时。
而且，无人机稀疏的室外飞行环境使得适用于地面机器人的算法不适用于无人机。
同时，模型的不确定性，噪声和干扰，都限制了实物实验的成功。
所以，如何将地面机器人的视觉导航成果应用到无人机视觉导航中去，如何提高无人机的算法速度并不过分损失导航精度，如何面对无人机自身模型的不确定度以及外界噪声的干扰，如何适应无人机所处的标志物稀疏的飞行环境，这些问题都需要更进一步的探讨。
二、无人机图像处理技术现状1979年，Daliy等人首先把雷达图像和Landsat.MSS图像的复合图像用于地质解释，其处理过程可以看作是最简单的图像融合。
1981年，Laner和Todd 进行了Landsat. RBV和MSS图像融合试验。
到20世纪80年代中后期，图像融合技术开始引起人们的重视，陆续有人将图像融合技术应用于遥感多谱图像的分析和处理。
到20世纪80年代末，人们才开始将图像融合应用于一般图像融合(可见光、红外等)。
多波段SAR雷达相继开发使得对多波段的SAR图像数据融合技术的研究成为可能，特别是美国宇航局1993年9月成功发射了全世界第一部多波段(L,C, X波段)、多极化、多投射角空间SAR之后，为多波段的SAR图像融合提供了坚实的物质基础。
20世纪90年代后，图像融合技术的研究呈不断上升趋势，应用的领域也遍及遥感图像处理、可见光图像处理、红外图像处理、医学图像处理等。
尤其是近几年，多传感器图像融合技术已成为计算机视觉、自动目标识别、机器人、军事应用领域的研究热点。
多传感器图像融合在无人机应用方面的研究越来越多。
美军广泛使用了各种无人侦察机，特别是。
‘捕食者”中高空长航时无人机和“全球鹰”高空无人机。
20世纪90年代的波黑冲突中，“捕食者”因未装合成孔径雷达(SAR)，只能在云层下飞行，参战的3架无人机就被击中2架，暴露出仅用光电型传感器侦察的致命弱点。
目前美军几乎所的机载雷达都具有合成孔径成像的工作模式。
现在“捕食者”无人侦察机装载有光电、红外和合成孔径雷达等图像传感器，主要完成实时战场图像侦察，是美军现役的性能最好的远程无人侦察机。
该机1996年首次应用AN/ZPQ-1型合成孔径雷达，对地面固定和移动目标进行实时成像侦察;再加上先进的‘。
天球”光电/红外侦察平台(装有高分辨彩色电视摄像机、三代红外热像仪和激光测距/目标指示器)，因而首次在无人机平台上实现了全天候的实时图像侦察。
PQ-4A“全球鹰”高空无人侦察机上的核心是休斯飞机公司负责研制的集成侦察传感系统。
它是一个由具有移动目标识别功能的合成孔径雷达、高分辨率光电照相机、红外传感器等多种侦察仪器组成，采用现有商用技术的任务平台，能同时收集雷达和光电图像，通过集成的图像处理器进行实时处理。
无人机拍摄的相片三、无人机图像识别技术发展趋势无人侦察机活动图像实时传输的特点：有一定的速高比，图像内目标像素小，目标数量大，图像是满屏运动，帧间相关性较差，为了保证侦察图像信息远距离传输的高准确性和高可靠性，要求侦察图像信息必须分辨率高、失真小，而且传输带宽尽可能窄。
因此，中远程无人机侦察信息必须采用一种特殊的数字化压缩传输体制，选择合适的压缩算法，利用专用图像处理芯片来实现侦察信息安全传输。
无人机高精度定位技术。
对无人机的遥控遥测，导航定位及传播信息不仅要求实时性强，而且要求精度高，遥控指令完成对飞机及任务设备的实时控制，遥测信息实时反映飞机及任务设备的状态。
导航定位信息必须有较高的实时性和精度。
以往无人机系统是靠无人机综合测控系统的斜距/方位（R/A）数据或靠GPS系统独立定位的，目前无人机的导航定位技术向惯导、GPS和GLONASS组合导航定位的方向发展。
现在无人机系统中大都已采用组合定位方式，这不仅提高了定位的实时性，同时也提高了定位精度。
无人机抗截获传输技术。
用于战场复杂电子环境中的无人机系统，为了提高系统的生存能力，需要进一步采取抗干扰和保密措施。
研究全数字化扩频解扩技术，其中包括零中频处理技术、高增益的数字相关处理技术和高速信号处理技术。
探讨跳频与直接序列扩频相结合抗截获信息传输技术，其中包括高速稳定的频率综合器技术和扩频跳频结合的捕获跟踪技术。
单站多目标测控技术。
包括多目标测控体制的研究；多目标测控、侦察信息融合技术研究；多目标控制处理技术研究；多目标的综合航迹参数处理显示技术研究；各军兵种使用的无人机获取的情报将融人CISR网，实现资源共享。
无人机图像图像融合(Image Fusion)是以图像为研究对象的数据融合，是指在同一时间，将同一景物的不同波段或来自不同传感器的两个或两个以上的图像进行处理，形成一幅合成图像，以获取更多的关于目标信息的图像处理过程。
图像融合在军事领域的应用主要是目标识别、目标跟踪、态势分析、威胁判断及辅助决策等方面。
不同类型传感器图像反映的对象的特征不尽相同。
例如:可见光图像地物目标易于区分，雷达能提供高精度的距离信息，而红外传感器能提供形状信息等。
多传感器图像融合研究的主要内容就是充分利用各种类型的图像资源，获得同时具有较高光谱信息和空间分辨率的目标信息，以利于目标的定位、识别、检测等后续处理。
具体来说，通过对来自多个传感器的图像进行融合处理后，获得的融合图像包含了任何单一传感器均无法提供的信息。
概括地说，图像融合具有以下优点:(1)增加图像的标识度和可靠性。
不同传感器对同一目标图像信息的置信度或精度是不同的，多通道提供的信息表现为冗余信息，这些冗余信息的融合可以减小整体对目标认识的不确定性，从而提高系统认识该特征的精确度。
并且，当有传感器工作不正常或损坏时，提供冗余信息的多传感器能提高系统的可信赖性，即具有良好的鲁棒性。
(2)信息互补性。
从多传感器获得的互补性信息经过融合，可获取单一传感器所无法得到的景物特征，融合后的图像包含了更为精确、全面、丰富的信息，更符合人或机器的视觉特性，更有利于对图像进行进一步分析处理。
(3)工作范围宽。
在不利的环境条件下(例如烟、尘、云、雾、雨等)，通过多传感器图像融合可以改善检测性能。
例如，在恶劣环境下，可见光图像质量差(甚至无法看清目标)，而红外传感器对烟、云、尘和雾却有较强的穿透能力，尽管信号会有些衰减，但仍然可获得较清晰的图像。
(4)抗干扰能力强。
不论何种单一传感器，都有被干扰的可能，但是采用多传感器融合，被干扰的可能性大大降低。
(5)高性能价格比。
随着传感器数目的增加，系统成本将增加，但其增加比例小于系统得到的信息量的增加比例，可以这么说，一个多传感器系统相对于多个单传感器系统，可以用更小的费用获得更多的信息量。
通过无人机机载多传感器图像融合，能够使无人机更好地执行空中侦察、战场监视和战斗毁伤评估等任务。
利用图像融合技术分析和综合利用无人机机载SAR、红外、激光、电视等传感器信息己成现代作战指挥系统的迫切需要。
多平台和多传感器的图像融合与只使用一种传感器或只对不同传感器获得的信息进行简单的合成相比，对提高指挥系统的性能提供了许多潜在的有利因素为了我国的军事技术，迫切需要开展无人机机载多传感器图像融合技术的研究。
图3 无人机图像识别流程图4 无人机图像识别样例四、未来无人机发展趋势无人机自主着陆的视觉识别与定位系统的研究是一个具有挑战性的课题，也是现在发展无人机新技术的迫切需要。
由于个人能力有限，论文中难免存在不足之处。
对今后的研究工作有以下几点想法:1.无人机机载多传感器图像与非图像信息之间的融合。
这是目前研究较少的领域。
将目标的非图像信息，诸如角度、距离等位置信息应用到目标图像处理。
将图像中提取的目标角度和速度信息与非图像信息融合。
2.视觉识别与定位系统、惯导系统、高度表系统和其它传感器之间的信息融合。
3.考虑通过卡尔曼滤波等技术获取角速度、线速度、角加速度等控制系统所需要的参数。
4.逐步设计并实现各硬件系统，从纯数字仿真逐渐转变为半实物、全实物仿真。
参考文献[1]唐小明、夏明革、李炳荣等，无人机机载多传感器图像融合评述，海军航空工程学院学报，2005, 20 (5): 505-509[2]丁萌，基于计算机视觉的无人机自主着陆方法研究，硕士学位论文，南京航空航天大学，2006年1月[3]徐廷学，曹云峰，罗锋，某型无人机自动着陆系统研究，南京航空航天大学学报，1997,29(5): 523-52[4]李邵燕，基于视觉的无人战斗机自主着陆研究，博士学位论文，北京航空航天大学，2004年1月[5]何友、王国洪、路大信等，多传感器信息融合及应用，北京:电子工业出版社，2000年11月[6]何友、夏明革、苏峰，等，图像融合技术检测低可观测目标评述，海军航空工程学院学报，2003, 18 (5): 500^-507。