本文關(guān)鍵詞：資源三號衛(wèi)星三線陣影像DSM及DOM自動生成

  更多相關(guān)文章： 資源三號衛(wèi)星 三線陣影像 改進的Harris特征點 置信傳播全局匹配 有理函數(shù)模型 DSM DOM

【摘要】：資源三號衛(wèi)星于2012年1月9日11時17分在太原衛(wèi)星發(fā)射中心發(fā)射升空，衛(wèi)星配置三線陣相機和多光譜波段正視相機。本文主要針對三線陣影像進行處理，在沒有控制點數(shù)據(jù)和已知數(shù)字高程模型的情況下，根據(jù)隨影像附帶的RPC參數(shù)，建立有理函數(shù)模型，生成數(shù)字表面模型，并對正視影像進行糾正。此研究對應(yīng)急測圖、無人區(qū)控制點不便獲取或基礎(chǔ)地理信息產(chǎn)品未覆蓋區(qū)域測繪有一定的指導(dǎo)意義。 資源三號衛(wèi)星三線陣影像的原始影像對比度比較低，在對影像進行處理之前先利用PS對所用的影像進行自動增強。本文利用基于高斯差分改進的Harris特征提取算法對ZY-3三線陣前后視影像進行特征提取，改進的特征提取的算法的思想是先對影像進行高斯濾波，然后與濾波前的影像進行差分，使圖像的細節(jié)部分得到突出，進而用Harris特征提取算法提取特征點，在整個特征提取過程中進行兩次不同區(qū)域的局部非極大抑制，這樣可以有效的刪除冗余特征。特征點提取完成之后，利用相關(guān)系數(shù)匹配準則對此前后視影像進行雙向特征匹配，之后對匹配的結(jié)果進行斜率約束，即所有同名點對的連線大致趨勢相同，得到特征匹配的結(jié)果。利用特征匹配的結(jié)果，建立初始視差圖，然后利用置信傳播算法對生成的初始視差圖進行優(yōu)化，使每一像元的視差能量函數(shù)都得到最小化，進而得到前后視影像重疊區(qū)域內(nèi)所有像元的最優(yōu)對應(yīng)關(guān)系。 通過對資源三號三線陣前后視影像進行特征提取、特征匹配和全局匹配之后，利用隨影像附帶的RPC參數(shù)，建立前后視影像同名像元的有理函數(shù)模型，線性化后建立誤差方程，通過最小二乘間接平差的前方交會的方法，迭代求解所有像元在地面坐標系下的三維坐標，，得到研究區(qū)域的密集點云，形成數(shù)字表面模型。之后對正視影像進行正射糾正，先建立一幅空的正射圖像，將前后影像重疊區(qū)像元三維坐標賦在相應(yīng)位置上，并內(nèi)插出其他像元的三維坐標，然后利用正視影像的RPC參數(shù)建立正視影像有理函數(shù)模型，計算正射影像每一像元在正視影像的位置，利用雙線性內(nèi)插的重采樣方法確定正射影像像元的亮度值。最后對生成的正射影像進行精度評定，評定結(jié)果顯示本文方法對資源三號三線陣正視影像進行正射糾正的平面位置精度可達到當前比較先進的水平。 實驗證明，在沒有控制點和已知數(shù)字高程模型數(shù)據(jù)的情況下，本文通過對資源三號三線陣前后視影像進行特征提取、特征匹配，再通過置信傳播算法進行全局匹配，然后通過影像附帶的RPC參數(shù)建立有理函數(shù)模型，通過間接平差法，迭代求解像元的真實三維坐標，得到相應(yīng)區(qū)域的DSM，再利用有理函數(shù)模型間接法對正視影像進行正射糾正，平面精度可達到同等條件下較先進水平。
【關(guān)鍵詞】：資源三號衛(wèi)星 三線陣影像 改進的Harris特征點 置信傳播全局匹配 有理函數(shù)模型 DSM DOM
【學(xué)位授予單位】：北京建筑大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：P236
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-7
• 第1章 緒論7-12
• 1.1 論文選題意義7-8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.2.1 國外研究現(xiàn)狀8-9
• 1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀9-10
• 1.3 論文的主要內(nèi)容與框架結(jié)構(gòu)10-12
• 1.3.1 本文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新點10-11
• 1.3.2 本文的框架結(jié)構(gòu)11-12
• 第2章 資源三號衛(wèi)星影像預(yù)處理12-23
• 2.1 資源三號三線陣成像原理12-16
• 2.1.1 三線陣相機成像原理12-15
• 2.1.2 資源三號衛(wèi)星影像特點15-16
• 2.2 資源三號衛(wèi)星影像預(yù)處理16-23
• 2.2.1 輻射糾正16-19
• 2.2.2 幾何糾正19-20
• 2.2.3 影像增強20-23
• 第3章 資源三號衛(wèi)星影像置信傳播全局匹配23-36
• 3.1 資源三號衛(wèi)星視影像特征提取23-29
• 3.1.1 常用的幾種點特征提取算法23-26
• 3.1.2 Harris 特征提取算法26-28
• 3.1.3 基于高斯差分改進的 Harris 特征提取算法28-29
• 3.2 資源三號衛(wèi)星影像特征匹配29-32
• 3.2.1 影像匹配準則29-31
• 3.2.2 影像特征匹配31-32
• 3.3 資源三號衛(wèi)星影像置信傳播全局匹配32-36
• 3.3.1 影像全局匹配方法32-33
• 3.3.2 置信傳播算法全局匹配33-36
• 第4章 資源三號衛(wèi)星影像 DSM 及 DOM 自動生成36-45
• 4.1 資源三號影像 DSM 自動生成36-40
• 4.1.1 三線陣影像有理函數(shù)模型36-38
• 4.1.2 三線陣影像 DSM 自動生成38-40
• 4.2 資源三號影像 DOM 自動生成40-45
• 4.2.1 DOM 生成的方法40-42
• 4.2.2 三線陣影像 DOM 自動生成42-45
• 第5章 實驗與分析45-65
• 5.1 資源三號衛(wèi)星影像增強45-46
• 5.2 資源三號衛(wèi)星影像置信傳播全局匹配46-55
• 5.2.1 前后視影像特征提取46-50
• 5.2.2 前后視影像特征匹配50-53
• 5.2.3 前后視影像置信傳播全局匹配53-55
• 5.3 資源三號衛(wèi)星影像 DSM 及 DOM 自動生成55-59
• 5.3.1 三線陣影像 DSM 自動生成55-57
• 5.3.2 三線陣影像 DOM 自動生成57-59
• 5.4 資源三號衛(wèi)星影像 DOM 精度評定59-65
• 結(jié)論與展望65-67
• 結(jié)論65-66
• 展望66-67
• 參考文獻67-70
• 發(fā)表論文目錄70-71
• 致謝71-72
• 附錄72-83
• 1. 改進特征提取算法核心代碼72-73
• 2. 特征匹配算法核心代碼73-75
• 3. 資源三號影像全局匹配核心代碼75-78
• 4. 資源三號影像 DSM 生成核心代碼78-82
• 5. 資源三號影像 DOM 生成核心代碼82-83

【參考文獻】

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本文編號：1013459