一种基于遥感立体影像的点云重建方法技术

本发明专利技术公开了一种基于遥感立体影像的点云重建方法，属于图像处理及遥感影像分析技术领域，解决现有技术中成像模型精度低

【技术实现步骤摘要】
一种基于遥感立体影像的点云重建方法


[0001]本专利技术属于图像处理及遥感影像分析
，更具体地，涉及一种基于遥感立体影像的点云重建方法
。

技术介绍

[0002]基于遥感立体影像的点云重建的基本原理是通过测量影像上的二维像素坐标信息，在影像内外方位信息的辅助下，利用共线方程经过一系列的坐标变换恢复出像点在物方空间中的真实三维坐标信息
。
单幅影像通过基于共线方程的空间后方交会只能恢复出像素点在物方空间的坐标系中的一个方向，立体影像利用在两幅影像上同名点得到的两条方向线的前方交会可以确定像素点在物方空间坐标系中的三维坐标点
。
通过对立体影像重叠区域的每一个像素点进行空间前方交会得到每一点的三维坐标，将这些三维坐标汇集起来得到的点云数据，就完成了对立体影像的点云重建
。
[0003]基于遥感立体影像的点云重建技术需要获得准确的成像内外参数以建立精确的成像模型，然后基于成像模型进行密集匹配和点云重建
。
现有的方法大多采用特征匹配以计算立体影像成像模型，容易受到特征匹配本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于遥感立体影像的点云重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：成像模型构建：利用局部特征匹配
、
相机标定和光束法平差建立精确遥感立体影像成像模型；步骤2：核线影像生成：将原始的影像按照核线方向排列，实现将左右影像的视差值由原来的在
x
和
y
两个方向的差异，转换成为在核线方向上的一维差异，包括核线重采样
、
像素插值；步骤3：密集匹配：从核线影像中逐像素建立遥感立体影像的对应关系，从而估计立体影像间的视差；步骤4：点云重建，根据立体影像的视差值计算出深度图，然后对深度图进行优化，基于优化后的深度图计算出物方点的三维坐标，最后对三维点云进行降噪处理得到最终的点云重建结果
。2.
根据权利要求1所述的一种基于遥感立体影像的点云重建方法，其特征在于，所述步骤1的具体步骤为：步骤
1.1
：特征匹配，遥感立体影像特征匹配的目的是建立影像间稀疏的特征点对应关系，主要包括特征点提取
、
特征点描述
、
特征点匹配；步骤
1.2
：相机标定，利用特征点匹配建立了立体影像的同名对应关系，根据相机成像原理进行相机标定获取成像系统内外参数以估计成像模型参数，通过标定获得的参数只是一个初步近似值，得到成像模型初步近似参数；步骤
1.3
：光束法平差，根据特征点匹配建立了立体影像的同名对应关系，相机标定得到的成像模型初步近似参数，利用光束法平差对原始的成像几何模型参数进行调整，达到立体影像之间几何关系的最优状态，光束法平差的误差方程可以用如下公式表示：立体影像之间几何关系的最优状态，光束法平差的误差方程可以用如下公式表示：立体影像之间几何关系的最优状态，光束法平差的误差方程可以用如下公式表示：立体影像之间几何关系的最优状态，光束法平差的误差方程可以用如下公式表示：其中，其中和表示泰勒公式的残差，，，这三个外方位元素表示线元素，表示两个相机摄影中心的相对位移，也就是两个相机的成像坐标系的坐标原点的相对位移；
φ
，
ω
，
κ
表示外方位元素的角元素，表示两个相机的成像坐标系的相对旋转，
X、Y、Z
表示地面点坐标值，这9个值是待优化的参数，
x
和
y
是立体影像特征点对中观测到的像点坐标值，（
x
）和（
y
）是根据各待优化参数的近似值计算出的像点坐标近似值
。3.
根据权利要求1所述的一种基于遥感立体影像的点云重建方法，其特征在于，所述步骤2的具体步骤为：步骤
2.1
：核线重采样，对遥感影像的扫描行与核线并不重合情况，对原始的遥感影像按照核线方向进行重采样，使得重采样后的影像水平行都在一条核线上；步骤
2.2
：像素插值，重采样后的影像与原来的影像的像素不是一一对应的关系，对原始影像中与核线影像相应像点对应的最近邻的4个像点的像素值采用双线性插值计算得到核线影像上的重采样后的像点位置的像素值
。4.
根据权利要求1所述的一种基于遥感立体影像的点云重建方法，其特征在于，所述步骤3的具体步骤为：
步骤
3.1
：匹配代价计算，利用互信息计算立体影像之间的匹配代价，匹配代价用来衡量两个像素之间的相似程度；步骤
3.2
：匹配代价的聚合，利用代价聚合对原始匹配代价进行去噪，消除匹配代价中噪声带来的对结果的不利影响；步骤
3.3
：视差值计算，通过对相邻或更大范围的视差变化增加惩罚项，将惩罚项和匹配代价项组合成为一个完...

【专利技术属性】
技术研发人员：马滔，朱航标，黄伟健，刘西华，杜林林，王淳，葛双全，
申请(专利权)人：中国工程物理研究院计算机应用研究所，
类型：发明
国别省市：