申请/专利权人：中山大学

申请日：2020-09-24

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN112233246B

主分类号：G06T17/20

分类号：G06T17/20;G06T15/04;G01S13/89;G01C7/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.16#授权;2021.02.02#实质审查的生效;2021.01.15#公开

摘要：本发明公开了基于SRTM约束的卫星影像密集匹配方法和系统，方法包括：根据卫星传感器的成像参数，将卫星立体影像纠正为核线立体像对；根据所述核线立体像对构建金字塔的影像；将SRTM的地形产品投影到金字塔顶层立体影像的左影像中，生成初始视差图；根据初始视差图，在金字塔顶层立体影像中确定同名像点之间的灰度特征相似性；对核线立体影像的匹配代价进行积聚，确定金字塔顶层的密集匹配结果；将密集匹配结果作为新的初始视差图，并将初始视差图传递至下一级金字塔，直至确定金字塔底层的密集匹配结果，获取三维点云。本发明能够提高弱纹理区域密集匹配的可靠性和精度，可广泛应用于遥感技术领域。

主权项：1.基于SRTM约束的卫星影像密集匹配方法，其特征在于，包括：根据卫星传感器的成像参数，将卫星立体影像纠正为核线立体像对；根据所述核线立体像对构建金字塔的影像，所述金字塔的顶层分辨率与SRTM分辨率保持一致；将所述SRTM的地形产品投影到金字塔顶层立体影像的左影像中，生成初始视差图；根据所述初始视差图约束密集匹配过程，在所述金字塔顶层立体影像中确定同名像点之间的灰度特征相似性；对所述核线立体像对的匹配代价进行积聚，确定所述金字塔顶层的密集匹配结果；将所述密集匹配结果作为新的初始视差图，并将所述初始视差图传递至下一级金字塔，重复上述步骤，直至确定金字塔底层的密集匹配结果，获取三维点云；所述根据所述初始视差图约束密集匹配过程，在所述金字塔顶层立体影像中确定同名像点之间的灰度特征相似性，包括：确定左核线影像和右核线影像；确定窗口算子；确定所述左核线影像上的像素；确定所述像素的估计视差；根据所述左核线影像上的像素和所述估计视差，确定所述右核线影像上的像素；根据所述窗口算子、所述左核线影像上的像素、所述估计视差和所述右核线影像上的像素，计算初始视差图约束的匹配代价；根据所述初始视差图约束的匹配代价计算所述金字塔顶层立体影像中同名像点之间的灰度特征相似性；所述匹配代价的计算公式为： 其中，Costp，dp表示像素p对应视差dp的匹配代价；表示作用在左核线影像IL上的匹配窗口算子；表示作用在右核线影像IR上的匹配窗口算子；w表示初始视差图约束的大小；表示像素p在初始视差图D0上的值；表示匹配窗口内灰度梯度的均值；α表示灰度梯度的归一化因子；左核线影像为IL，右核线影像为IR，M表示窗口算子；p表示左核线影像上的像素；dp表示像素p的估计视差；p-dp表示右核线影像上的像素。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中山大学 基于SRTM约束的卫星影像密集匹配方法和系统

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