[发明专利]一种高精度小基高比立体测绘方法

权利要求书

1.一种高精度小基高比立体测绘方法，其特征在于步骤如下：

1)相机在轨道高度为H，基线长度为B的两个位置对地进行拍摄，采集获取两幅被噪声污染后的退化图像，并建立所采集图像的退化模型其中，g为采集到的被噪声污染后的退化图像，为傅里叶逆变换算子，f为理想图像，n为噪声，H′为频域晶胞上的调制传递函数，*为卷积运算；

2)对两幅被噪声污染后的退化图像分别进行基于频域晶胞的总变分正则化MTFC预处理，得到放大后的两幅复原图像f₁、f₂；

3)计算得到校正内方位元素畸变后的两幅图像f_cal1、f_cal2；

4)计算得到校正外方位元素畸变后的两幅图像f_ext1、f_ext2；

5)采用基于解最优化的相位相关法对校正了外方位元素畸变的两幅图像f_ext1、f_ext2进行亚像素级匹配，得到匹配后的视差图V；

6)利用视差图V计算得到整幅图各个像素点处的相对高程值ΔZ；

ΔZ＝(s(a₁-s(c₁)))·GSD/(B/H)

其中，s(a₁)、s(c₁)分别为a₁、c₁点视差值，a₁、c₁为的地面任意两点A和C在第一幅图像上的成像点，P为探测器像元大小，f′为光学系统焦距，为物方地面采样距离；

7)通过约束K个控制点计算的绝对高程与真实高程的误差平方和最小，求解参考面高度h，即地面点C处的绝对高程为

进而可计算整幅图上所有点处的绝对高程值。

2.根据权利要求1所述的一种高精度小基高比立体测绘方法，其特征在于：所述2)步骤进行基于频域晶胞的总变分正则化MTFC预处理的具体方法为：

21)采用总变分最小化模型对退化图像矩阵g进行去噪，具体公式为：

其中，α为正则化参数，β为可调参数，D_f是f的支持域，即成像系统的频域晶胞；表示散度，对于理想图像f＝[f_x,f_y]^T，

22)计算成像系统的频域晶胞，其模型为

其中，为点(ν,ω)处的系统调制传递函数数值，为系统调制传递函数矩阵，其大小为K×L，K、L均为正整数；comb_a(v,w)表示采样边带；θ_alias为阈值，其取值范围为[1,0)；

23)计算频域晶胞上的调制传递函数进行反卷积，得到复原后的图像。

3.根据权利要求1所述的一种高精度小基高比立体测绘方法，其特征在于：所述3)步骤计算得到校正内方位元素畸变后的两幅图像f_cal1、f_cal2的具体过程为：

31)计算得到相机镜头x、y两个方向上的几何畸变量Δx,Δy；

32)对两幅复原后的图像f₁、f₂进行校正，计算每幅图像校正后的图像坐标(x_cal,y_cal)对应的原坐标(x,y)，即

x＝x_cal-abs(Δx)

y＝y_cal-abs(Δy)

其中，abs(·)为取绝对值操作；

33)经过双线性内插算法求得校正后坐标处(x_cal,y_cal)的像素值；

34)由上面的过程最终实现对复原后图像f₁、f₂的内方位元素校正，得到校正畸变后的两幅图像f_cal1、f_cal2。