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在计算机双目视觉领域,对遥感图像进行立体匹配一直都是一项极具挑战性的课题。现阶段,各个国家都不断发展卫星遥感技术,随着该领域技术的不断成熟,获取任何区域的高精度遥感图像已经是十分便捷方便的事情。立体匹配就是利用二维图像对三维世界进行重构和感知的一项技术,但由于在拍摄过程中可能出现的噪声干扰、镜头畸变和光线影响等干扰,遥感影像中所携带的复杂信息可能会发生变化,同时由于城市遥感影像中建筑物边缘模糊等限制,最终的立体匹配精度会受到影响。由于目前在立体匹配领域存在着众多的不确定干扰因素,并不存在一种能够普适所有情况的算法在所有情况下均能得到精确结果,因此,对于遥感图像的立体匹配研究具有十分重要的开创意义。在本文中所做的工作主要包含以下的三个方面:(1)针对遥感图像中建筑物区域边缘点信息提取不精确的问题,本文提出了使用亚像素边缘信息来实现仿射不变的匹配。亚像素是将普遍使用的像素精度精确到了小数级范围,首先对图像进行预处理操作,然后通过图像中的边缘模型以及从边缘模型所得到的面积效应来对卫星遥感图像进行边缘区域的亚像素位置提取,将整数级像素再进行细分,提取两侧梯度发生明显变化的特征点位置,使得位置信息更加精准。该方法对图像中的噪声干扰具有较强的鲁棒性,不受图像中地面信息的干扰,保证了特征点提取的准确性。(2)为了将匹配结果的精确度不断提高,本文在进行匹配时利用了边缘信息并使用新的立体匹配算法进行实验。通过Canny算法提取的整数级边缘点可以利用视差信息进行匹配,但由于Canny边缘提取和整数级信息的不准确性,导致误匹配的产生。因此,本文将整数级点与亚像素点信息建立映射对应关系,一个整数级范围内如果存在则只有一个亚像素点信息存在,可以根据Canny边缘检测算子对亚像素匹配进行改进。(3)为了能够对本文所提出的算法有一个宏观的认识,并表明其有效性,本文分别在模拟遥感图像和真实遥感图像上进行了算法的测试实验,通过计算建筑物绝对高程误差、使用基于超分辨率重建的亚像素匹配算法作为对比实验,能够表明本文算法在高程计算上能够达到亚像素精度,在匹配率方面要优于对比算法,并且能够获得较为准确的匹配结果。