The invention discloses a GPU-based DSM fast extraction method and device for remote sensing images. The overall steps of the fast extraction method are: acquiring remote sensing images and corresponding RPC parameter information; performing Wallis filtering on remote sensing images; performing nuclear line correction and generating left and right core line images; quickly extracting the first homonymous image points of left and right core line images, and then calculating parallax of left and right core line images. Value range; get parallax value of left and right core image from parallax range; calculate the second homonymous image point of left and right core image according to parallax value, and get homonymous image point of original image from the relationship between left core image and right core image and original image; use GPU to generate remote sensing image digital surface model DSM based on RPC model forward rendezvous. The invention can solve the problem that sparse matching points need to be interpolated and the accuracy is poor when using traditional photogrammetric methods to obtain DSM information, and the problem of time-consuming for acquiring DSM based on remote sensing images with large amount of data.
【技术实现步骤摘要】
一种基于GPU的遥感影像DSM快速提取方法及装置
本专利技术涉及一种方法及装置,尤其涉及一种基于GPU的遥感影像DSM快速提取方法及装置。
技术介绍
数字表面模型(DigitalSurfaceModel,DSM)是地图产品生产过程中,生成等高线、真正射影像制作、建筑物提取与重建、数字高程模型提取、地理信息更新等工作的重要信息源。DSM在城市变化监测、土地管理、交通管理、矿产资源调查、文物保护等民用领域以及作战指挥自动化控制系统和精确武器制导等军事领域中都具有重要作用。利用摄影测量的方法获取DSM其本质在于寻找立体影像中的同名像点,核心技术是影像的全自动匹配。然而,利用现有的影像匹配技术,从影像中获取的DSM密度与精度较低,处理效率较低,DSM粗差剔除等后续生产过程需要大量的人工编辑工作,造成DSM获取的自动化水平较低。虽然众多国内摄影测量工作者致力于利用多视匹配模型与策略,综合冗余影像信息,提高纹理贫乏区域的匹配正确率,为生产密集、高精度的DSM产品提供密集匹配点,但这种多视匹配方法获取的匹配点对仍较为稀疏,且速度较慢。如何将计算机视觉中提出的逐像素匹配方法应用于遥感影像的DSM获取中,并且利用高性能图像处理器(GraphicProcessingUnit,GPU)的高效计算能力提高影像处理速度,实现快速获取DSM信息仍需继续研究。
技术实现思路
为了解决上述技术所存在的不足之处,本专利技术提供了一种基于GPU的遥感影像DSM快速提取方法及装置。为了解决以上技术问题,本专利技术采用的技术方案是:一种基于GPU的遥感影像DSM快速提取方法,其整体步骤为:一、获取待 ...
【技术保护点】
1.一种基于GPU的遥感影像DSM快速提取方法,其特征在于:所述方法的整体步骤为:一、获取待处理的遥感影像以及遥感影像所对应的RPC参数信息;二、对所述遥感影像进行Wallis滤波处理;三、利用图形处理器GPU以及所述RPC参数信息,对滤波处理后的遥感影像利用投影轨迹法进行核线校正,并通过GPU并行加速方法生成所述遥感影像的左核线影像和右核线影像;四、采用基于GPU的SIFT匹配算法快速提取左核线影像和右核线影像的第一同名像点,进而计算出左右核线影像的视差值范围;五、利用SIMD+OpenMP算法对第一同名像点进行并行快速逐像素半全局密集匹配,从视差值范围中分别得到左核线影像和右核线影像的视差值;六、根据得到的视差值计算左核线影像和右核线影像的第二同名像点,并由左核线影像和右核线影像与原始影像的关系反算得到原始影像的同名像点;七、根据原始影像的同名像点以及重生成的RPC参数信息,利用GPU进行基于RPC模型的前方交会生成遥感影像数字表面模型DSM。
【技术特征摘要】
1.一种基于GPU的遥感影像DSM快速提取方法,其特征在于:所述方法的整体步骤为:一、获取待处理的遥感影像以及遥感影像所对应的RPC参数信息;二、对所述遥感影像进行Wallis滤波处理;三、利用图形处理器GPU以及所述RPC参数信息,对滤波处理后的遥感影像利用投影轨迹法进行核线校正,并通过GPU并行加速方法生成所述遥感影像的左核线影像和右核线影像;四、采用基于GPU的SIFT匹配算法快速提取左核线影像和右核线影像的第一同名像点,进而计算出左右核线影像的视差值范围;五、利用SIMD+OpenMP算法对第一同名像点进行并行快速逐像素半全局密集匹配,从视差值范围中分别得到左核线影像和右核线影像的视差值;六、根据得到的视差值计算左核线影像和右核线影像的第二同名像点,并由左核线影像和右核线影像与原始影像的关系反算得到原始影像的同名像点;七、根据原始影像的同名像点以及重生成的RPC参数信息,利用GPU进行基于RPC模型的前方交会生成遥感影像数字表面模...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴方才,李艳艳,范晓敏,白晓辉,
申请(专利权)人:航天星图科技北京有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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