异源高分辨率遥感影像的核线纠正与密集匹配方法研究

发布时间：2020-08-11 15:11

【摘要】：通过高分辨率遥感影像立体像对生成三维地形是摄影测量领域一个重要方向,其中影像匹配是其核心环节。我国已有多颗在轨运行的高分辨率遥感卫星,但有时由于技术条件或者外界条件限制,可能无法获得同一地区的同源立体像对。因此异源影像匹配方法已然成为影像匹配领域的研究热点,本文的异源影像是指资源三号不同时相或者不同视相的影像。由于异源影像具有几何变形不一致,辐射差异大,空间分辨率不同等特点使得异源影像匹配较困难。本文详细研究了异源影像RFM模型的核线偏差,并在此基础上选用基于ZNCC相似性测度以及核线约束的匹配方法和基于种子点的匹配方法进行密集匹配并比较两者结果,最后对密集匹配点使用RFM前方交会生成南京某地区的地面密集点云。本文的主要结论有:(1)在分析异源影像特点的情况下,为了使两幅待匹配的影像质量较为一致,本文对试验区影像进行直方图匹配后再进行同名点提取,大大提高同名点提取的质量与数量。(2)本文研究了多种稳定同名点提取的方法,最后选用基于SIFT的特征匹配算法提取异源影像稳定同名特征点并进行匹配,之后对匹配后的点进行比率剔除和RANSAC剔除,确保了同名点的准确性。(3)研究了 RFM反解模型的计算方法,使用投影轨迹法核线模型和稳定同名点定量化研究了线阵影像同名点与同名核线的偏差。并指出使用同一视角异源影像计算的核线偏差小于使用不同视角的异源影像计算的核线偏差。原因可能是同一视角传感器几何畸变较为一致,RPC系数解算时的精度也较为一致。(4)本文使用资源三号2013年11月4号庐山地区后视和下视以及南京地区2014年3月17号和2014年3月22号异源影像进行稳定同名点提取实验,并在此基础上计算了核线偏差,统计核线偏差在行列方向的值。此外本文使用南京地区3月17和22号后视一块影像的同名点匹配结果生成该区域的密集匹配点云。最后与基于种子点搜索法生成的密集点云做对比分析。
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：TP751
【图文】：

第三章异源高分辨率遥感影像核线纠正逡逑了让尺度体现串续性，高斯金字塔在降采样的基础上增加了高斯滤波。如图３－１，逡逑将图像金字塔每层使用不同的高斯函数滤波，这样金字塔每层都含有多张高斯模逡逑糊的图像，我们将金字塔每层图像称为一个组（Ｏｃｔａｖｅ）。高斯金字塔上一组图像逡逑的初始图像是由前一组图像的倒数第三张图像隔点采样得到的。一般的，为了在逡逑每组中检测Ｓ个尺度的极值点，则高斯差分金字塔每组需Ｓ＋２层图像，而高斯差逡逑分金字塔是由高斯金字塔相邻两层相减得到的，因此高斯金字塔每组需Ｓ＋３层图逡逑像，实际计算中Ｓ取３到５之间较好。逡逑４、逡逑个逦．翁．ＯｃｔａｖｅＳ逡逑＼，逦Ｏｃｔａｖｅ邋４逡逑４ａ逦＼逦Ｏｃｔａｖｅ邋３逡逑２ａ逦丨邋＾邋＼逦Ｏｃｔａｖｅ邋２逡逑＼逡逑图３－邋１筒斯金字塔７Ｋ意图（ＬＯＷＥ

一组内各高斯差分金字塔相邻两层图像之间的比较完成。为了寻找ＤＯＧ函数的逡逑极值点，每一个像素点都要和它当前尺度以及上下相邻尺度对应的８＋２＊９＝２６个逡逑点比较，如图３－３所示，以确保在尺度空间和二维空间都检测到极值点。逡逑Ｓｃａｌｅ逦户户

本文编号：2789227