【摘要】：立體匹配是立體視覺中的一個重要問題,即在立體像對中尋找同名點并建立其對應關系的過程。隨著人類雙目視覺原理被揭開,人類可以模仿自身的視覺,用計算機的手段感知和認識世界。在使用立體匹配獲得同名點關系后,利用攝影測量中核線幾何和三角測量的原理,人們就可以重建所拍攝的實際場景。經(jīng)過數(shù)十年的發(fā)展之后,立體匹配的研究進入了實用階段。人類可以將立體匹配用于大量生產(chǎn)三維場景、正射影像及高精度地形圖。此外,立體匹配也被應用在娛樂、自動駕駛、安保等諸多領域當中。立體匹配的研究歷史與現(xiàn)代計算機的歷史相當,而其大規(guī)模發(fā)展的時代也正是計算機技術大發(fā)展的時代。盡管如此,立體匹配仍然有諸多問題等待解決。當今關于立體匹配的研究越來越廣泛,也越來越深入。新的理論不斷提出,新的算法也不斷涌現(xiàn)。這其中,如何處理尺寸巨大、場景復雜的航空影像,是一個需要關注的問題。本文試圖解決這一問題,在考慮了航空影像的特點后,設計一種能夠處理大規(guī)模影像、計算量較小、且具有可擴展性的算法框架。本文所提出算法框架的實現(xiàn)思路是從已經(jīng)相當成熟的特征點匹配開始入手,逐步生成覆蓋大部分像素的視差圖。通過特征點匹配算法,可以得到一個十分稀疏、但精確度較高的同名點點集；在此基礎上,構建不規(guī)則三角網(wǎng),作為對視差圖的初始估計；選用廣為人知的半全局匹配算法構建視差圖,獲得像素級的、最終的匹配結果�？紤]到航空影像的巨大尺寸,本文采取了分部半全局匹配算法,并在處理過程中將圖像暫時分成區(qū)塊,并逐個區(qū)塊處理,以節(jié)省內(nèi)存。在代價計算環(huán)節(jié),本文采用CENSUS和互信息(MI)的加權和作為匹配代價,以達到抗輻射畸變的效果。最后,本文使用C++語言和OpenCV開放視覺庫編寫了測試程序,并使用Middlebury College提供的近景測試數(shù)據(jù)和使用大飛機拍攝的大幅面航空影像數(shù)據(jù)從定性和定量的角度評價了該算法框架,包括精度、時間和資源占用情況。
【學位授予單位】：中國測繪科學研究院
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP391.41;P231

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本文編號：2764300