本文選題：高分辨率 + 多視影像　； 參考：《測繪學(xué)報》2016年10期

【摘要】：提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)圖的高分辨率航空多視影像密集匹配算法。首先利用影像間的重疊關(guān)系和方向確定候選立體像對并構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)圖;在立體像對密集匹配階段,引入導(dǎo)向中值濾波采用由粗到精的改進半全局匹配(SGM)算法進行雙向視差圖生成;最后基于所有立體像對構(gòu)建的網(wǎng)絡(luò)圖完成多視影像間的密集點云生成及融合。試驗選取了ISPRS的Vaihingen航空影像和ISPRS/EuroSDR項目的蘇黎世傾斜下視影像進行試驗,結(jié)果表明:本文算法對高分辨率多視影像密集匹配是有效可行的,無論在匹配完整性、效率、精度上都能獲取較好的結(jié)果,重建的密集點云平均反投影誤差的中誤差可以達(dá)到亞像素級精度,實際精度可以達(dá)到1.5倍GSD,并且在建筑物、植被、水體等視差不連續(xù)、弱紋理或重復(fù)紋理區(qū)域也取得了較好的匹配結(jié)果。
[Abstract]:This paper presents a dense matching algorithm for high resolution aerial multi-view images based on network graph. Firstly, the candidate stereo pairs are determined by the overlap relation and direction between images and the network map is constructed. In the phase of stereo image matching, the steered median filter is introduced to generate the bidirectional parallax map with the improved semi-global matching algorithm from coarse to fine. Finally, the dense point cloud generation and fusion between multi-view images are completed based on the network diagram constructed by all stereo pairs. The experiment selected ISPRS's Vaihingen aerial image and ISPRS / EuroSDR project's oblique downward viewing image in Zurich. The results show that the algorithm is effective and feasible for high-resolution multi-view image dense matching, regardless of matching integrity and efficiency. The average error of the reconstructed dense point cloud can reach sub-pixel level accuracy, the actual precision can reach 1.5 times GSDs, and the parallax is not continuous in buildings, vegetation and water bodies. The weak or repeated texture regions also have better matching results.
【作者單位】： 武漢大學(xué)測繪學(xué)院;
【基金】：測繪地理信息公益性行業(yè)科研專項(201512008) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項資金(2015214020201)~~
【分類號】：P23

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本文編號：2018583