基于影像分割的無人機影像密集匹配算法研究與實現(xiàn).pdf

1、無人機低空攝影測量系統(tǒng)作為一種方便快捷、費用低廉的數(shù)據(jù)獲取方式,在實時響應(yīng)和三維重建中表現(xiàn)出獨特的優(yōu)勢,并得到廣泛應(yīng)用。采用無人機影像恢復(fù)被攝物體三維信息,具有自動化程度高、成本低廉的特點。密集匹配技術(shù)是基于二維影像恢復(fù)三維信息的關(guān)鍵技術(shù)之一,同時也是攝影測量和計算機視覺領(lǐng)域的熱點和難點問題。無人機影像相對于傳統(tǒng)航攝影像,具有影像分辨率高、重疊度大的優(yōu)勢,同時也存在基高比小、影像姿態(tài)不穩(wěn)定等問題。無人機影像的這些特點給無人機影像的密集匹

2、配帶來了困難。
　　本文主要研究無人機影像密集匹配算法。通過學(xué)習(xí)國內(nèi)外經(jīng)典的密集匹配算法,分析和比較常用算法的優(yōu)缺點及適用范圍。針對無人機影像的特點,設(shè)計一種基于影像分割的密集匹配算法。算法的主要過程為:首先,采用meanshift方法對核線影像進行彩色分割,然后采用半全局匹配方法生成初始視差圖,在此基礎(chǔ)上,以影像分割的塊作為最小單位用Ransac方法擬合視差平面并精化,再采用置信度傳播方法進行視差平面分配,由此得到視差圖,最后進

3、行視差精化?？紤]到算法的效率和適應(yīng)性等問題,本文的密集匹配采用影像分塊的策略。為了更好地評價算法的精度,本文除了利用視差圖進行評價以外,還生成密集的三維彩色點云,利用點云效果評價本文算法的精度。通過多組數(shù)據(jù)實驗證明,本文算法針對無人機影像有較好的效果,與SGM方法相比有所改進。
　　本文主要研究內(nèi)容和創(chuàng)新點如下:
　　1)深入研究國內(nèi)外經(jīng)典的密集匹配算法,分析和比較常用算法的優(yōu)缺點和適用范圍,結(jié)合無人機影像的特點,總結(jié)無人機