申请/专利权人：长光卫星技术股份有限公司

申请日：2021-08-12

公开（公告）日：2024-02-27

公开（公告）号：CN113840127B

主分类号：H04N13/106

分类号：H04N13/106;G06V10/46;G06V20/13;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/08;G06N3/0464;G06T7/12

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.27#授权;2024.01.30#著录事项变更;2022.01.11#实质审查的生效;2021.12.24#公开

摘要：本发明公开一种卫星视频影像获取水域自动掩膜处理DSM的方法。步骤1：输入卫星视频凝视影像；步骤2：利用卫星视频凝视影像的立体像对水域进行提取；步骤3：利用卫星视频凝视影像的立体像对区域网进行平差；步骤4：利用卫星视频凝视影像的立体像生成核线影像；步骤5：利用生成的核线影像的进行密集匹配；步骤6：利用的密集匹配对水域区域的密集匹配点进行剔除；步骤7：对水域区域剔除密集匹配点的区域进行高程解算；步骤8：基于解算出的DSM点云，在其内插入规则格网进而生成DSM影像。本发明用以解决传统立体像对进行立体测图无法对水域覆盖区域进行处理，生成DSM成果后，需要花费时间和精力进行水域掩膜的问题。

主权项：1.一种卫星视频影像获取水域自动掩膜处理DSM的方法，其特征在于，所述处理DSM的方法包括以下步骤：步骤1：输入卫星视频凝视影像；步骤2：利用步骤1卫星视频凝视影像的立体像对水域进行提取；步骤3：利用步骤1卫星视频凝视影像的立体像对区域网进行平差；步骤4：利用步骤1卫星视频凝视影像的立体像生成核线影像；步骤5：利用步骤4生成的核线影像的进行密集匹配；步骤6：利用步骤5的密集匹配对水域区域的密集匹配点进行剔除；步骤7：对步骤6水域区域剔除密集匹配点的区域进行高程解算；步骤8：基于步骤7解算出的DSM点云，在其内插入规则格网进而生成DSM影像；所述步骤2具体包括以下步骤：步骤2.1：分别读取主影像Image_m和搜索影像Image_fz，输入至语义特征提取网络CoarseNet中，通过步长为2的卷积层和多个改进的综合卷积神经网络模块后，点卷积计算得主影像和搜索影像对应的到包含语义信息的特征图Feature_map_one_m和Feature_map_one_fz；步骤2.2：分别读取主影像Image_m和搜索影像Image_fz输入至位置特征提取网络FineNet中，通过下采样操作压缩图像尺寸为原影像尺寸的12，通过改进的综合卷积神经网络模块提取空间细节信息，生成主影像和搜索影像对应的精细的水域分割边界特征Feature_map_two_m和Feature_map_two_fz；步骤2.3：上述步骤2.1与步骤2.2为并行计算过程，将步骤2.1计算得到的特征图Feature_map_one_m和Feature_map_one_fz分别与步骤2.2计算得到的特征图Feature_map_two_m和Feature_map_two_fz进行双线性插值上采样操作，通过逐像素线性计算，得到与视频影像影像同等大小的水域二值图影像Real_Feature_m和Real_Feature_fz，两幅二值图中水域区域点灰度值为255，非水域区域点灰度值为0；所述步骤6具体包括以下步骤：步骤6.1：对密集匹配连接点集SM_Points中的每个连接点对建立水域属性参数Wot，以1和0来分别标记该连接点在水域中与不在水域中；步骤6.2：根据主影像水域分布二值图Real_Feature_m，对连接点集SM_Points中的每个连接点对进行标记，连接点对中主影像点坐标在主影像水域分布二值图中对应点的灰度值为255时，该连接点对的Wot参数值标记为1，否则Wot参数值标记为0；步骤6.3：根据搜索影像水域分布二值图Real_Feature_fz，对连接点集SM_Points中的每个连接点对进行标记，连接点对中搜索影像坐标在搜索影像水域分布二值图中对应点的灰度值为255时，该连接点对的Wot参数值标记为1，否则Wot参数值标记为0；步骤6.4：将密集匹配连接点集SM_Points中所有水域属性参数Wot值为1的连接点对进行剔除，保留水域属性参数Wot值为0的连接点对，生成有效密集匹配连接点集SM_Points_Real。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 长光卫星技术股份有限公司 一种卫星视频影像获取水域自动掩膜处理DSM的方法

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