一种基于PatchMatch的多视影像密集匹配改进方法

发布时间：2024-07-09 01:36

　　多视密集匹配是倾斜摄影测量中的研究热点,提出一种基于改进的PatchMatch多视密集匹配算法。算法采用自适应归一化互相关作为匹配代价,由PatchMatch算法迭代运算优化得到影像深度图,再基于可见性融合深度图得到场景的三维点云。该方法在匹配所需影像的选择上,采用了同时考虑视图层和像素层的影像选择方法,在测度选择上,提出了具有边缘特性的相似性测度。最后,对影像进行密集匹配试验,结果表明,产生的点云质量得到一定的改善,验证了该方法的有效性。

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【部分图文】：

图１航空影像

的点云生成方法，对不同角度深度图上的同名点对的深度进行加权平均，计算融合后的深度值，对像素深度中偏离超过一定阈值的，则认为是异常值。由深度信息和相机模型信息即可得到场景的三维点云。２实验及分析实验数据共分两组。第１组采用的是某地区拍摄的倾斜航空影像，采用的相机为ＳｏｎｙＱＸ１，图....

图２点云融合效果局部对比

第４４卷第４期张雪等：一种基于ＰａｔｃｈＭａｔｃｈ的多视影像密集匹配改进方法图２点云融合效果局部对比Ｆｉｇ．２ＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄＦｕｓｉｏｎＥｆｆｅｃｔｏｆＬｏｃａｌＣｏｎｔｒａｓｔ图３航空影像三维点云Ｆｉｇ．３３ＤＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄｏｆＡｅｒｉａｌＩｍａｇｅ第２组实验采用包....

图３航空影像三维点云Ｆｉｇ．３３ＤＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄｏｆＡｅｒｉａｌＩｍａｇｅ

第４４卷第４期张雪等：一种基于ＰａｔｃｈＭａｔｃｈ的多视影像密集匹配改进方法图２点云融合效果局部对比Ｆｉｇ．２ＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄＦｕｓｉｏｎＥｆｆｅｃｔｏｆＬｏｃａｌＣｏｎｔｒａｓｔ图３航空影像三维点云Ｆｉｇ．３３ＤＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄｏｆＡｅｒｉａｌＩｍａｇｅ第２组实验采用包....

图４三维点云效果对比

：一种基于ＰａｔｃｈＭａｔｃｈ的多视影像密集匹配改进方法图２点云融合效果局部对比Ｆｉｇ．２ＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄＦｕｓｉｏｎＥｆｆｅｃｔｏｆＬｏｃａｌＣｏｎｔｒａｓｔ图３航空影像三维点云Ｆｉｇ．３３ＤＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄｏｆＡｅｒｉａｌＩｍａｇｅ第２组实验采用包含１１张图片的Ｆｏｕ....

本文编号：4004191