【摘要】：近年來,數(shù)字城市作為城市信息化建設(shè)的基礎(chǔ)設(shè)施受到越來越多的重視,三維城市模型(3DCM)是數(shù)字城市的核心體現(xiàn),而城市三維建模是一個耗時耗力的工作。利用高分辨率航空立體影像通過立體影像的自動匹配構(gòu)建城市三維模型是一個可行的技術(shù)途徑,其技術(shù)方法得到了較為深入的研究,也研發(fā)了多種軟件產(chǎn)品,如Smart3D、Pix4D等,然而由于影像中存在的紋理不豐富或紋理重復(fù)、遮擋、視差不連續(xù)等因素的影響,不可避免地存在誤匹配,導(dǎo)致匹配點云中一些點的坐標(biāo)存在錯誤,對自動建模帶來障礙,而這些軟件并未對錯誤點進(jìn)行判別。因此需要對所產(chǎn)生的錯誤點進(jìn)行判別和剔除,并在分析錯誤點的分布特性的基礎(chǔ)上,對影像密集匹配方法進(jìn)行改進(jìn)。本文對航空立體影像密集匹配點云中的錯誤點判別方法進(jìn)行了較深入的研究,并對密集匹配方法進(jìn)行改進(jìn),主要研究內(nèi)容和成果如下:(1)航空立體影像匹配的理論與方法。對影像匹配流程的匹配測度、匹配基元、約束條件、匹配策略分別進(jìn)行了闡述,并對航空立體影像匹配中經(jīng)典的SIFT特征匹配、最小二乘影像匹配進(jìn)行了討論。(2)立體影像密集匹配方法與點云生成。在SIFT特征匹配的基礎(chǔ)上,對立體影像逐像素密集匹配,根據(jù)核線約束條件確定影像搜索范圍,采用相關(guān)系數(shù)法進(jìn)行相似性測度的計算,選取相似性測度最優(yōu)的點作為臨時匹配點,對臨時匹配點進(jìn)行左右一致性檢測,確定最終匹配點,然后根據(jù)空間前方交會生成三維點云數(shù)據(jù)。(3)基于影像分割的最小二乘曲面擬合錯誤點判別方法。從物方信息入手,提出影像分割與曲面擬合相結(jié)合的錯誤點判別方法,該方法首先使用均值漂移算法對原始影像進(jìn)行分割,然后針對不同地物類別采用不同的曲面擬合函數(shù)模型來判別錯誤點,為城市三維建模提供更可靠的數(shù)據(jù)源。(4)錯誤點的分布特性分析及影像密集匹配方法改進(jìn)。依據(jù)錯誤點的判別結(jié)果,采用共線條件方程把錯誤點投影到原始影像上,并根據(jù)錯誤點的位置分布進(jìn)行分布特征的研究,在此基礎(chǔ)上對影像密集匹配的方法進(jìn)行了改進(jìn),減少誤匹配出現(xiàn)的機率。
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圖１－１本文技術(shù)路線逡逑１．５論文組織逡逑依據(jù)本文的研宄內(nèi)容，將本文分為六章，各章的主要內(nèi)容如下：逡逑第一章：緒論。本章主要介紹論文的研宄背景與研究意義，介紹國內(nèi)外研[傚義舷腫矗治齙鼻把繡持寫嬖詰奈侍�，确定本文惦y繡襯勘輟⒀繡襯諶蕁⒀繡撤椒ㄥ義霞凹際趼廢摺ｅ義希峰義，

本文編號：2537752