[发明专利]基于物方半全局多视影像匹配的密集DSM生成方法

说明书

数字地表模型（Digital Surface Model，DSM）作为4D产品中的关键组成部分，在国家基础测绘领域有着广泛用途和使用价值。为了准确、稳定、高效的生成数字地表模型，本发明公开了一种基于物方半全局多视影像匹配的密集DSM生成方法。该方法利用特征匹配和三角网（TIN）内插建立初始DSM，通过物方空间格网划分，引入物方几何约束条件的多视影像匹配，由物方空间三维坐标的匹配代价聚合形成DSM，最后利用一系列数据后处理，去除错误匹配区域，填补缺省高程区域。经过大量实验，该方法大大提高了数字地表模型匹配的精度、可靠性和效率。

技术领域

测绘技术领域。

背景技术

现存的立体匹配的方法分为两类:一类是局部匹配(Local Matching or Window-based Matching)方法,由于这些算法本身无法体现整体性以及难以处理遮挡的缺点,往往无法得出高精度的结果;另一类是全局匹配(Global Matching)方法,通常将立体匹配问题纳入到一个能量最小化的框架中，通过一些优化方法最小化能量函数，最后可以得到全局一致的匹配结果，其方法包括基于图像分割的方法、图割法（Graph Cut）、动态规划、基于置信传播的方法等。全局匹配算法的匹配结果要优于局部匹配，但主要缺点是计算效率低。特别是对于航空遥感影像，基于全局匹配算法实现逐像素的立体匹配几乎是不可能的，不仅因为全局匹配本身计算速度慢，而且另外很致命的是由于优化是基于全局的，因此还需要消耗几何量级的内存空间。

在计算机视觉领域， Hirschmüller提出一种半全局影像匹配（ Semi-GlobalMatching，SGM）算法，它以多个方向的一维约束来近似二维约束，能很好地兼顾匹配可靠性和计算复杂度。本质上来讲是一种改进的动态规划的方法,它保留了动态规划高效的特点,同时提高了计算结果的精度。但其自身也存在一定的缺点，它只在单个立体像对的核线影像上进行匹配，忽视了多副影像的灰度信息。如果采用两两立体像对组合的匹配方式，则处理时间会以几何量级的增加，使匹配效率大大折扣。为此，我们引入物方几何约束下的多视影像匹配代价计算方法，采用高程值（Z）替代视差值(p)进行搜索，将能量函数定义为基于高程值的函数，将DSM的确定转换为求解能量函数半全局最优的过程,即基于多视影像的物方半全局匹配。它有以下优点：第一，最终结果为高程值无需进行视差图的转换，处理范围可以随意设定，高程精度也可人工控制；第二，匹配过程中无需核线重采样，直接在原始影像上进行；第三，可以处理多视影像，匹配的可靠性更高。

发明内容

本发明的目的在于充分利用多视影像的多余观测条件，解决传统DSM匹配技术精度低、可靠性差、运行效率不高等问题。基于物方的多视影像匹配建立了多个影像间的物方基准，一举解决了以往通过影像两两组合形成的双视立体匹配过程的繁复。不仅简化了DSM匹配，提高了整体匹配精度和效率，同时也由于利用了多视条件，增加了匹配的可靠性。本发明充分利用多视影像的冗余信息，匹配过程中无需核线重采样，直接在原始影像上进行，最终结果为高程值无需进行视差图的转换，处理范围可以随意设定，高程精度在一定范围内也可人工控制。

本发明提供了一种基于物方半全局多视影像匹配的密集DSM生成方法。其基本思想包括，利用特征匹配和三角网（TIN）内插生成初始DSM，基于初始DSM建立物方三维格网，再根据影像几何关系，把每个物方三维格网点投影到各张影像上，利用多影像归一化互相关系数和（SNNC）作为每个物方三维格网点的匹配代价，形成当前区域的匹配代价三维空间，然后根据匹配代价空间按8方向或16方向计算整体代价最小函数，采用胜者为王原则，计算得到每个格网点的高程值，最后去除匹配结果中存在的误匹配点和填补低纹理区域，进而得到当前区域的最优DSM。

本发明的创新点在于：

1、基于物方的多视匹配，以多影像归一化互相关系数和为匹配代价，统一了多视匹配的匹配测度，尤其在多度重叠边缘区域，即使影像重叠度发生变化，由于采用了多影像归一化处理，对于多视匹配测度影响较小，保证了匹配测度的稳定性和可靠性；