城市遥感像对立体匹配及三维重建研究

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1、硕士学位论文城市遥感像对立体匹配及三维重建研究RESEARCHONSTEREOMATCHINGANDTHREE-DIMENSIONALRECONSTRUCTIONOFURBANREMOTESENSINGIMAGEPAIRS邱明劼哈尔滨工业大学2015年7月国内图书分类号:TP751.1学校代码:10213国际图书分类号:621.3密级:公开工学硕士学位论文城市遥感像对立体匹配及三维重建研究硕士研究生:邱明劼导师:张晔教授申请学位:工学硕士学科:信息与通信工程所在单位:电子与信息工程学院答辩日期:2015年7月授予学位单位:哈尔滨工业大学Classifie

2、dIndex:TP751.1U.D.C:621.3DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringRESEARCHONSTEREOMATCHINGANDTHREE-DIMENSIONALRECONSTRUCTIONOFURBANREMOTESENSINGIMAGEPAIRSCandidate:QiuMingjieSupervisor:Prof.ZhangYeAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:InformationandCommunicatio

3、nEngineeringAffiliation:SchoolofElectronicandInformationEngineeringDateofDefence:July,2015Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要随着人类社会的迅速发展,越来越多图像方面的应用需求从传统的二维平面图像过渡到三维立体图像。同时,由于遥感技术的发展,以及对地观测的有关应用的需要,遥感影像的三维重建得到了全世界各个国家的密切关注。在三维重建系统中,立体匹配技术作为一

4、项核心技术,其匹配结果的好坏直接影响着重建结果的精细程度。此外,在初步完成三维重建之后,利用对影像内容具有针对性的修正手段,能够进一步弥补匹配结果中的不足,从而得到更加精良的重建结果。本文主要针对传统立体匹配和三维重建方法在城市区域遥感影像重建过程中所遇到的困难和瓶颈进行深入研究。本文首先介绍了立体匹配和三维重建技术的发展历程和研究现状。在对立体匹配方法进行介绍时,按照匹配基元的差异,总结了各类匹配方法的特点,并分析了传统立体匹配方法对城市遥感影像进行匹配时的缺陷。在介绍三维重建技术时,则通过对比双目视觉系统的三维重建方法和其他方法的性能和适用性,体现了

5、研究本课题的必要性和重要性。接着,本文研究了城市遥感像对匹配所必要的预处理方法。为了缩小立体匹配过程中的搜索空间,减少匹配时间,本文先研究了摄影测量领域中核线的有关理论,并利用核线约束将匹配搜索范围从二维空间缩小至一维。对于包含大量建筑物的城市区域而言,建筑物的边缘信息是最为丰富的特征,因此在预处理部分提出了一种建筑物边缘直线段的提取方法。该方法包含边缘保持的图像滤波、直线段提取以及直线段的修正三个步骤。通过实验,证明了该方法能够有效地从城市区域遥感影像中提取出比一般直线段提取方法更符合真实情况的建筑物边缘的直线段,为后续的立体匹配工作打下基础。在提出本

6、文的立体匹配方法之前,本文先研究了目前常用的传统立体匹配方法,并分析了各自在对城市遥感影像进行匹配时存在缺陷的原因。为了获得更好的立体匹配效果,首先对预处理部分提取得到的建筑物边缘直线段进行了线匹配,并将结果作为约束条件进一步缩小了各像素的匹配搜索范围。然后,经过对比多窗口匹配模板和单窗口模板的差异,体现了多窗口模板的优点,并结合自适应窗口的方法,提出了边缘保护的城市遥感像对立体匹配方法,有效地改善了建筑物区域的匹配精度。最后,为了实现精细的城市区域三维重建,本文先研究了基于RFM模型的地面高度最小二乘解算方法。在验证了该解算方法的精确度后,通过真实场景

7、的解算重建结果和LiDAR获取的同一区域地面真实高度数据进行对比,发现在-I-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文阴影区域和建筑物边缘区域中,重建结果与真实情况有较大误差。对于阴影区域中的误差,本文先进行了阴影提取,接着采用邻域比例阈值最小值的方法对其中的像素高度进行了拟合修正。而对于建筑物边缘区域中的误差,本文在获取建筑物边缘直线段的基础上,提出了一种新颖的基于分类和平行四边形分割的建筑物顶面轮廓提取方法,良好快速地提取了建筑物的顶面轮廓,并对最终的重建结果进行了有效修正,使得重建结果的平均精度达到了90%。关键词:核线影像生成;直线段提取;立体匹配;建筑物

8、轮廓提取;三维重建-II-哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractWith

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