【摘要】：在計(jì)算機(jī)雙目視覺領(lǐng)域,對遙感圖像進(jìn)行立體匹配一直都是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的課題�，F(xiàn)階段,各個(gè)國家都不斷發(fā)展衛(wèi)星遙感技術(shù),隨著該領(lǐng)域技術(shù)的不斷成熟,獲取任何區(qū)域的高精度遙感圖像已經(jīng)是十分便捷方便的事情。立體匹配就是利用二維圖像對三維世界進(jìn)行重構(gòu)和感知的一項(xiàng)技術(shù),但由于在拍攝過程中可能出現(xiàn)的噪聲干擾、鏡頭畸變和光線影響等干擾,遙感影像中所攜帶的復(fù)雜信息可能會發(fā)生變化,同時(shí)由于城市遙感影像中建筑物邊緣模糊等限制,最終的立體匹配精度會受到影響。由于目前在立體匹配領(lǐng)域存在著眾多的不確定干擾因素,并不存在一種能夠普適所有情況的算法在所有情況下均能得到精確結(jié)果,因此,對于遙感圖像的立體匹配研究具有十分重要的開創(chuàng)意義。在本文中所做的工作主要包含以下的三個(gè)方面:(1)針對遙感圖像中建筑物區(qū)域邊緣點(diǎn)信息提取不精確的問題,本文提出了使用亞像素邊緣信息來實(shí)現(xiàn)仿射不變的匹配。亞像素是將普遍使用的像素精度精確到了小數(shù)級范圍,首先對圖像進(jìn)行預(yù)處理操作,然后通過圖像中的邊緣模型以及從邊緣模型所得到的面積效應(yīng)來對衛(wèi)星遙感圖像進(jìn)行邊緣區(qū)域的亞像素位置提取,將整數(shù)級像素再進(jìn)行細(xì)分,提取兩側(cè)梯度發(fā)生明顯變化的特征點(diǎn)位置,使得位置信息更加精準(zhǔn)。該方法對圖像中的噪聲干擾具有較強(qiáng)的魯棒性,不受圖像中地面信息的干擾,保證了特征點(diǎn)提取的準(zhǔn)確性。(2)為了將匹配結(jié)果的精確度不斷提高,本文在進(jìn)行匹配時(shí)利用了邊緣信息并使用新的立體匹配算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。通過Canny算法提取的整數(shù)級邊緣點(diǎn)可以利用視差信息進(jìn)行匹配,但由于Canny邊緣提取和整數(shù)級信息的不準(zhǔn)確性,導(dǎo)致誤匹配的產(chǎn)生。因此,本文將整數(shù)級點(diǎn)與亞像素點(diǎn)信息建立映射對應(yīng)關(guān)系,一個(gè)整數(shù)級范圍內(nèi)如果存在則只有一個(gè)亞像素點(diǎn)信息存在,可以根據(jù)Canny邊緣檢測算子對亞像素匹配進(jìn)行改進(jìn)。(3)為了能夠?qū)Ρ疚乃岢龅乃惴ㄓ幸粋�(gè)宏觀的認(rèn)識,并表明其有效性,本文分別在模擬遙感圖像和真實(shí)遙感圖像上進(jìn)行了算法的測試實(shí)驗(yàn),通過計(jì)算建筑物絕對高程誤差、使用基于超分辨率重建的亞像素匹配算法作為對比實(shí)驗(yàn),能夠表明本文算法在高程計(jì)算上能夠達(dá)到亞像素精度,在匹配率方面要優(yōu)于對比算法,并且能夠獲得較為準(zhǔn)確的匹配結(jié)果。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工程大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TP751
【圖文】：

第 2 章 基于仿射不變的特征提取由雙邊濾波器的定義可知，其既考慮到了圖像空區(qū)域間的差異，同時(shí)也考慮到了其值域的差別，所以，雙邊濾波器在其工作過程中，不僅能夠平滑濾波、降噪，而且還可以將圖像中有價(jià)值的邊緣特征信息盡可能保留。本文分別使用模擬遙感圖像和真實(shí)遙感圖像進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)測試，實(shí)驗(yàn)圖像數(shù)據(jù)如圖 2.2 和圖 2.3 所示。

所以，雙邊濾波器在其工作過程中，不僅能夠平滑濾波、降噪，而且還可以將圖像中有價(jià)值的邊緣特征信息盡可能保留。本文分別使用模擬遙感圖像和真實(shí)遙感圖像進(jìn)行相關(guān)實(shí)驗(yàn)測試，實(shí)驗(yàn)圖像數(shù)據(jù)如圖 2.2 和圖 2.3 所示。(a)原始模擬圖像 (b)濾波后的模擬圖像圖 2.2 模擬圖像經(jīng)過雙邊濾波后的對比

圖 2.4 帶有建筑物標(biāo)記的遙感圖像圖 2.5 提取每一類建筑物興趣區(qū)域的結(jié)果測算法測亞像素邊緣位置的方法作詳細(xì)介紹。邊緣區(qū)域亞像素的算法主要是基于邊緣標(biāo)在于即使在很困難的情況下，例如噪聲輪廓，也能實(shí)現(xiàn)對邊緣的位置、方向、曲

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本文編號：2804333