无人机航拍图像处理涉及目标跟踪与场景重建技术。计算机视觉通过摄影机和电脑代替人眼识别、跟踪目标。无人机获取丰富图像数据，需从中提取有价值信息。目标跟踪锁定感兴趣目标并提供运动轨迹，场景重建构建三维场景模型。本文探讨了相关技术原理及算法实现，涵盖基于相关滤波和深度学习的跟踪算法，以及 SfM 和 MVS 重建算法，分析了航拍中的挑战与应对策略。
随着无人机技术的飞速发展，无人机航拍在地理测绘、环境监测、安防监控、影视制作等众多领域得到了广泛应用。无人机凭借其灵活的飞行能力和多角度拍摄优势，能够获取丰富的图像数据。然而，如何从海量的航拍图像中提取有价值的信息，成为了当前研究的热点。其中，目标跟踪与场景重建是无人机航拍图像处理的两项核心技术。目标跟踪能够实时锁定感兴趣目标，提供目标的运动轨迹和状态信息；场景重建则可以构建出三维场景模型，直观展示场景的空间结构。
计算机视觉是一门研究如何使机器'看'的科学，更进一步的说，就是是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取'信息'的人工智能系统。这里所指的信息指 Shannon 定义的，可以用来帮助做一个'决定'的信息。因为感知可以看作是从感官信号中提取信息，所以计算机视觉也可以看作是研究如何使人工系统从图像或多维数据中'感知
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