【技术实现步骤摘要】
基于遥感影像的倾斜校正稠密匹配方法
[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于遥感影像的倾斜校正稠密匹配方法。
技术介绍
[0002]当前，三维物体、场景重建主要有主动和被动两种方式。其中，主动方式采用主动传感器设备如激光雷达来感知物体表面的三维信息并经过数据后处理操作，达到重建场景三维结构的目的，此种方式对场景的三维结构重建精度高、重建效率较高，但由于依赖较为昂贵的测量设备并且数据获取过程较为繁琐，在获得具有照片真实感的虚拟三维模型时需要在采集三维信息的同时采集图像信息，并且在数据后处理时涉及到点云与图像的配准问题，采集数据量及计算过程的工作量均较为庞大；而被动方式采用图像传感器获取物体表面的图像信息，根据双目立体视觉原理由具有一定视差的二维图像对恢复出物体表面的三维结构信息，此种方式的采集设备仅需普通相机，对场景目标的形状、尺寸没有特殊要求，采集数据获取简单、易行，生成重构场景也能够具备真实感，但其场景重构精度一般较主动式要低，且存在着数据后处理过程较为复杂、耗时，纹理单一的图像区域无法获取准确的三维信...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于遥感影像的倾斜校正稠密匹配方法，其特征在于，包括：步骤S1，采用SIFT特征描述子从左相机拍摄的左倾斜影像和右相机拍摄的右倾斜影像中分别提取特征点进行特征匹配得到稀疏同名点；步骤S2，基于所述稀疏同名点及相机内参数对立体像对进行相对定向，获取左相机和右相机的相对位姿关系；步骤S3，基于所述相对位姿关系构造水平核线坐标系，并通过所述水平核线坐标系与左相机坐标系以及右相机坐标系的映射关系以将左倾斜影像和右倾斜影像分别校正为左水平核线影像以及右水平核线影像；步骤S4，在所述步骤S3中获取的所述左水平核线影像中以设定的匹配间隔确定若干稠密待匹配点，并对任一所述稠密待匹配点在右水平核线影像中进行一维灰度相关匹配，获取初始稠密同名点；步骤S5，对所述初始稠密同名点执行最小二乘影像匹配，获取亚像素级稠密同名点。2.根据权利要求1所述的基于遥感影像的倾斜校正稠密匹配方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述相对位姿关系通过所述稀疏同名点及相机内参数采用相对定向直接解法得到并经光束法平差优化后确定，所述相对位姿关系采用位姿变换矩阵描述，，设定左相机坐标系中任一点P位置为，在右相机坐标系下的同名点的位置，其中，为右相机坐标系相对于左相机坐标系的旋转矩阵，为平移向量。3.根据权利要求2所述的基于遥感影像的倾斜校正稠密匹配方法，其特征在于，所述步骤S3中，所述水平核线坐标系为右手三维直角坐标系，设定所述水平核线坐标系的原点为所述左相机坐标系的原点，所述水平核线坐标系的X轴为左相机投影中心与右相机投影中心的连线，得到，所述水平核线坐标系的X轴向量在左相机坐标系下的坐标为：；所述水平核线坐标系的Y轴向量在左相机坐标系下的坐标为：；所述水平核线坐标系的Z轴向量在左相机坐标系下的坐标为：；左相机坐标系下的向量到水平核线坐标系方向的旋转变换矩阵为：右相机坐标系下的向量到水平核线坐标系方向的旋转变换矩阵为：其中，为左相机坐标系的Z轴方向向量与右相机坐标系的Z轴方向向量的平均，
，为左相机坐标系的Z轴向量，为右相机坐标系的Z轴向量，为所述旋转矩阵中第三列的元素。4.根据权利要求3所述的基于遥感影像的倾斜校正稠密匹配方法，其特征在于，在所述步骤S3中，通过和求解原始影像中各像素点在所述水平核线坐标系中的对应坐标以形成原始影像各像素点位置与水平核线影像对应点位置的映射，并将原始影像各像素点的色彩值填入所述水平核线影像对应点位置以生成校正后的水平核线影像，其中，所述原始影像包括所述左相机坐标系下的左倾斜影像和所述右相机坐标系下的右倾斜影像，所述左倾斜影像校正后生成左水平核线影像，所述右倾斜影像校正后生成右水平核线影像。5.根据权利要求4所述的基于遥感影像的倾斜校正稠密匹配方法，其特征在于，在所述步骤S4中，获取所述初始稠密同名点的步骤包括：步骤S41，分别计算所述左水平核线影像和所述右水平核线影像在所述水平核线坐标系X轴和Y轴的初始视差；步骤S42，根据所述初始视差确定所述左水平核线影像中任一稠密待匹配点在所述右水平核线影像中的粗略匹配点；步骤S43，以所述粗略匹配点的位置坐标为搜索中心，以设定的搜索半径，在所述右水平核线影像中所述粗略匹配点的位置坐标所在行确定一维搜索范围以确定若干匹配候选点；步骤S44，分别计算所述稠密待匹配点为中心的源影像块的灰度均值与以任一所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨阿华，张强，常鑫，赵斐，高鹏，汪世辉，王雅楠，于潇，王栋，张大伟，闫孝鲁，
申请(专利权)人：中国人民解放军六三九二一部队，
类型：发明
国别省市：
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