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

  更多相關(guān)文章： 密集匹配 Opponent-SIFT Segments-Tree Patch-Match

【摘要】：近年來計算機技術(shù)迅猛發(fā)展,特別是基于多視幾何的計算視覺理論的,對傳統(tǒng)的測繪與遙感技術(shù)產(chǎn)生了深遠的影響。對于多視遙感影像而言,傳統(tǒng)的匹配一般是針對特征點。目的是由少量稀疏的同名像點產(chǎn)生條件約束,實現(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,如點云也是稀疏點云。而密集匹配技術(shù),是針對影像中的所有像素,一般是面向三維重構(gòu)和可視化任務(wù)的。針對密集匹配技術(shù)和遙感圖像的本身特點,特別是針對多視遙感圖像的特點,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的影像出發(fā),提出了兩種新的密集匹配算法,同時在公開數(shù)據(jù)集、多視面陣影像和衛(wèi)星遙感影像進行了的三維重建實驗,并進行了精度的評價,實驗表明,本文提出的算法取得了很好的三維重建效果。其主要創(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算子對光源照度具有不變性,同時具有快速生成密集特征的能力,使用Opponent-SIFT算子能增強代價函數(shù)的穩(wěn)健性,從而提高密集匹配的精度。在代價聚合過程中采用Segment-tree濾波方法進行非局部代價聚合,提取初始視差,并在視差精化的過程中利用其進行誤匹配點修正插值,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大,故采用Patch-Match搜索算法進行匹配。此方法具有采用多分辨率的分層搜索機制進行密集匹配,構(gòu)建有匹配模型傳播機制模型和模型自適應(yīng)等特點。3.提出了基于密集點的多視框幅式影像三維重構(gòu)處理框架。該框架在選定相機參考模型后,通過重疊區(qū)域模型點,將其余的模型點與參考模型連接,最后形成整個區(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)星影像線陣嚴格幾何成像模型的基礎(chǔ)上,加入密集匹配點,進行多片空間前方交會,最終形成地形的三維重構(gòu)。本文以密集匹配領(lǐng)域所采用的公開數(shù)據(jù)集、多視航空影像和衛(wèi)星遙感影像為實驗數(shù)據(jù),對以上研究方法和技術(shù)框架進行了實驗驗證和精度評價,進行討論和展望。
【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP751

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