一种基于GPU的遥感影像DSM快速提取方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于GPU的遥感影像DSM快速提取方法及装置，快速提取方法的整体步骤为：获取遥感影像及对应的RPC参数信息；对遥感影像做Wallis滤波处理；进行核线校正并生成左右核线影像；快速提取左右核线影像的第一同名像点，进而计算左右核线影像的视差值范围；从视差值范围中得到左右核线影像的视差值；根据视差值计算左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；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。本发明专利技术可以解决利用传统摄影测量方法获取DSM信息时匹配点稀疏需要通过内插且精度较差的问题，以及大数据量基于遥感影像获取DSM耗时长的问题。

A Rapid Extraction Method and Device of Remote Sensing Image DSM Based on GPU

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。一种基于GPU的遥感影像DSM快速提取装置，包括：获取单元，用于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；第一处理单元，用于对遥感影像进行Wallis滤波处理；第二处理单元，用于利用图形处理器GPU以及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并行加速方法生成遥感影像的左核线影像和右核线影像；第一计算单元，用于采用基于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；匹配单元，先进行DAISY匹配代价计算，用于利用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；第二计算单元，用于根据得到的视差值计算左核线影像和右核线影像的同名像点；生成单元，用于根据核线影像的同名像点和重生成的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。本专利技术采用逐像素匹配的策略，利用遥感影像的半全局密集匹配方法，实现了遥感影像高精度密集点匹配，无需内插即可直接前方交会获取密集的DSM信息，从而快速获取高精度的DSM，解决了传统摄影测量方法获取DSM信息时匹配点稀疏需要通过内插且精度较差的问题；同时，针对遥感影像数据大的情况，充分利用GPU并行技术，解决了大数据量基于遥感影像获取DSM耗时长的问题。附图说明图1为实施例一的整体流程示意图。具体实施方式下面结合附图和具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明。实施例一、图1所示的一种基于GPU的遥感影像DSM快速提取方法，其整体流程包括：S101、获取待处理的遥感影像以及该遥感影像所对应的RPC(rationalpolynomialcoefficient，有理多项式系数)参数信息。S102、对该遥感影像进行Wallis滤波处理。通过GPU中Wallis滤波对遥感影像进行预处理，增强遥感影像对比度并且降低噪声；本步骤可通过编写Wallis滤波算子核函数实现。S103、利用图形处理器GPU以及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并行加速方法生成该遥感影像的左核线影像和右核线影像，同时拟合生成核线影像RPC参数文件。S104、采用基于GPU的SIFT(Scale-invariantfeaturetransform，尺度不变特征变换)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。其中，为了加快后续步骤图像匹配速度，缩小视差搜索范围，同时减少对计算机内存的使用大小，可先获取视差值范围，以便在后续计算中从该视差值范围中确定视差值。具体地，可以采用基于GPU的SIFT匹配算法快速提取左右核线影像的第一同名像点，剔除粗差后保留若干可靠的同名点。S105、分别对左右影像进行边缘检测，得到边缘检测图，在利用DASIY算子(一种在sift和gloh算子基础上建立的更为快捷的局部算子)对原图和边缘检测图计算加权初始匹配代价，建立视差空间，通过匹配聚合以及“胜者为王”的匹配算法获取最优视差值。实现基于SIMD(SingleInstructionMultipleData，单指令多数据流)+OpenMP的算法对左核线影像和右核线影像的同名像点的精确视差计算。S106、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，通过视差图可建立左右核线影像的同名点关系。其中，以左核线影像为基准，左核线影像点p对应的右核线影像点q的计算公式为q＝p+d，逐像素计算即可得到左核线影像对应的右核线影像的第二同名像点，并重新生成过核线影像RPC参数信息。S107、根据核线影像的同名像点和该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。之后，基于GPU对生成的该遥感影像DSM进行移动曲面滤波，获取滤波后的遥感影像DSM。此外，本实施例所使用的一种基于GPU的遥感影像DSM快速提取装置，包括：获取单元，用于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；第一处理单元，用于对遥感影像进行Wallis滤波处理；第二处理单元，用于利用图形处理器GPU以及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并行加速方法生成遥感影像的左核线影像和右核线影像；第一计算单元，用于采用基于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；匹配单元，先进行DAISY匹配代价计算，用于利用SIMD+OpenMP算法本文档来自技高网...

【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