【技术实现步骤摘要】
基于多窗口相位相关的影像三维重建方法
本专利技术是一种三维重建方法，尤其涉及一种基于多窗口相位相关（PhaseCorrelationPC）的无人机影像三维地形重建方法，属于计算机视觉及航空影像处理领域。
技术介绍
三维重建方法是计算机视觉及航空影像处理领域中新兴热门的研究方向之一，在地理测绘，机器人导航，三维目标识别等领域有着广泛应用。为此，国内外许多研究人员高度地致力于该项目的研究。三维重建是基于对双目立体图像的处理，从立体图像对中寻找每个像点的视差变化，并通过双目摄像机立体测距理论精确地求解每个像素点的三维信息。随着计算机技术及仿生视觉理论研究的快速发展，三维重建方法也得到了长足的进步，其中PC算法由于对光照强度不敏感，匹配速度快，具备亚像素匹配精度的特性使其在医学图像处理领域及遥感图像处理领域得到了广泛的应用。PC算法，是根据傅立叶变换平移不变性理论，在傅立叶变换域中，对两幅图像进行互功率谱相关性计算，通过归一化计算得出归一化互相相关矩阵，使用二维拟合的方法求解出亚像素级平移参数。由于传统的PC算法采用统一的固定窗体大小，因此在对无人机低空图像进行三维重建时，会造成匹配失效，导致出现断崖式失效的现象。目前针对这一不足，通常是跟据经验寻找大小合适的窗口进行固定窗口的匹配计算。但在局部处理上任然存在着缺点。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供一种基于多窗口PC算法的无人机影像三维地形重建方法，以解决传统PC算法对大视差范围无人机影像的处理失效的情况，提升对局部处理的精确性。本专利技术的解决方案是：利用不同尺度的窗口具有检测不同视差的特性，减小每...
【技术保护点】
一种基于多窗口相位相关（Phase Correlation PC）的无人机影像三维地形重建方法，其特征在于包括以下步骤：1） 利用极线矫正方法，矫正无人机立体图像对；2） 通过大窗口PC算法求解初始视差值；3） 通过初始视差值先验移动目标窗口，并缩小窗口值，接着使用缩小窗口的PC算法在次求解视差值，并对上一次的视差值进行修正；4） 将步骤3嵌入到一个迭代循环过程中，直到收敛或达到最大迭代次数。
【技术特征摘要】
1.一种基于多窗口相位相关PhaseCorrelationPC的无人机影像三维地形重建方法，其特征在于包括以下步骤：1）利用极线矫正方法，矫正无人机立体图像对；2）通过大窗口PC算法求解初始视差值；3）通过初始视差值先验移动目标窗口，并缩小窗口值，接着使用缩小窗口的PC算法再次求解视差值，并对上一次的视差值进行修正；4）将步骤2）和步骤3）嵌入到一个迭代循环过程中，直到收敛或达到最大迭代次数；其中，上述步骤2）具体包括以下步骤：（2.1）使用大窗口的PC方法对立体像对的视差值进行初始求解；其具体公式如下：其中，W表示窗口大小，R是归一化互功率谱，Gw和Fw分别是参考窗口与目标窗口的傅立叶变换，*表示共轭；然后对归一化互功率谱进行逆变换，得到一个以平移参数（Δx，Δy）为中心的脉冲函数；（2.2）通过二维高斯方法对脉冲函数进行拟合求解出平移参数；根据二维高斯函数的性质，在任一维上的积分就是一维高斯函数，且这个一维高斯函数的中心就是对应二维高斯函数在这一维上的投影；因此，一维高斯函数的具体拟合公式如下：其中，b表示...
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