本文關(guān)鍵詞：密集匹配技術(shù)在多視遙感影像三維重構(gòu)中的研究

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【摘要】：近年來(lái)計(jì)算機(jī)技術(shù)迅猛發(fā)展,特別是基于多視幾何的計(jì)算視覺(jué)理論的,對(duì)傳統(tǒng)的測(cè)繪與遙感技術(shù)產(chǎn)生了深遠(yuǎn)的影響。對(duì)于多視遙感影像而言,傳統(tǒng)的匹配一般是針對(duì)特征點(diǎn)。目的是由少量稀疏的同名像點(diǎn)產(chǎn)生條件約束,實(shí)現(xiàn)求解影像的姿態(tài)和位置的定向。因此,傳統(tǒng)匹配的目標(biāo)并不是三維重構(gòu),其得到的三維信息,如點(diǎn)云也是稀疏點(diǎn)云。而密集匹配技術(shù),是針對(duì)影像中的所有像素,一般是面向三維重構(gòu)和可視化任務(wù)的。針對(duì)密集匹配技術(shù)和遙感圖像的本身特點(diǎn),特別是針對(duì)多視遙感圖像的特點(diǎn),本文在充分了解遙感影像成像方式的基礎(chǔ)上,分別從框幅式和線陣列式兩種常見(jiàn)的影像出發(fā),提出了兩種新的密集匹配算法,同時(shí)在公開(kāi)數(shù)據(jù)集、多視面陣影像和衛(wèi)星遙感影像進(jìn)行了的三維重建實(shí)驗(yàn),并進(jìn)行了精度的評(píng)價(jià),實(shí)驗(yàn)表明,本文提出的算法取得了很好的三維重建效果。其主要?jiǎng)?chuàng)新性工作如下:1.研究了一種基于Opponent-SIFT和Segments-Tree算法的框幅式遙感影像密集匹配算法。本文采用Opponent-SIFT算子對(duì)光源照度具有不變性,同時(shí)具有快速生成密集特征的能力,使用Opponent-SIFT算子能增強(qiáng)代價(jià)函數(shù)的穩(wěn)健性,從而提高密集匹配的精度。在代價(jià)聚合過(guò)程中采用Segment-tree濾波方法進(jìn)行非局部代價(jià)聚合,提取初始視差,并在視差精化的過(guò)程中利用其進(jìn)行誤匹配點(diǎn)修正插值,最后形成密集匹配視差圖。2.研究了一種基于Patch-Match算法線陣列衛(wèi)星影像密集匹配算法。由于線陣影像缺少核(極)線的約束,而造成匹配搜索范圍過(guò)大,故采用Patch-Match搜索算法進(jìn)行匹配。此方法具有采用多分辨率的分層搜索機(jī)制進(jìn)行密集匹配,構(gòu)建有匹配模型傳播機(jī)制模型和模型自適應(yīng)等特點(diǎn)。3.提出了基于密集點(diǎn)的多視框幅式影像三維重構(gòu)處理框架。該框架在選定相機(jī)參考模型后,通過(guò)重疊區(qū)域模型點(diǎn),將其余的模型點(diǎn)與參考模型連接,最后形成整個(gè)區(qū)域的三維重構(gòu)模型。4.提出一種基于多視線陣遙感衛(wèi)星影像的三維重構(gòu)處理框架。該框架在引入衛(wèi)星影像線陣嚴(yán)格幾何成像模型的基礎(chǔ)上,加入密集匹配點(diǎn),進(jìn)行多片空間前方交會(huì),最終形成地形的三維重構(gòu)。本文以密集匹配領(lǐng)域所采用的公開(kāi)數(shù)據(jù)集、多視航空影像和衛(wèi)星遙感影像為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),對(duì)以上研究方法和技術(shù)框架進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和精度評(píng)價(jià),進(jìn)行討論和展望。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP751

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本文編號(hào)：1272630