航空立體影像密集匹配點云中錯誤點的判別與匹配方法的改進.pdf

1、近年來，數(shù)字城市作為城市信息化建設(shè)的基礎(chǔ)設(shè)施受到越來越多的重視，三維城市模型(3DCM)是數(shù)字城市的核心體現(xiàn)，而城市三維建模是一個耗時耗力的工作。利用高分辨率航空立體影像通過立體影像的自動匹配構(gòu)建城市三維模型是一個可行的技術(shù)途徑，其技術(shù)方法得到了較為深入的研究，也研發(fā)了多種軟件產(chǎn)品，如Smart3D、Pix4D等，然而由于影像中存在的紋理不豐富或紋理重復(fù)、遮擋、視差不連續(xù)等因素的影響，不可避免地存在誤匹配，導(dǎo)致匹配點云中一些點的坐標存在

2、錯誤，對自動建模帶來障礙，而這些軟件并未對錯誤點進行判別。因此需要對所產(chǎn)生的錯誤點進行判別和剔除，并在分析錯誤點的分布特性的基礎(chǔ)上，對影像密集匹配方法進行改進。
　　本文對航空立體影像密集匹配點云中的錯誤點判別方法進行了較深入的研究，并對密集匹配方法進行改進，主要研究內(nèi)容和成果如下:
　　(1)航空立體影像匹配的理論與方法。對影像匹配流程的匹配測度、匹配基元、約束條件、匹配策略分別進行了闡述，并對航空立體影像匹配中經(jīng)典的SI

3、FT特征匹配、最小二乘影像匹配進行了討論。
　　(2)立體影像密集匹配方法與點云生成。在SIFT特征匹配的基礎(chǔ)上，對立體影像逐像素密集匹配，根據(jù)核線約束條件確定影像搜索范圍，采用相關(guān)系數(shù)法進行相似性測度的計算，選取相似性測度最優(yōu)的點作為臨時匹配點，對臨時匹配點進行左右一致性檢測，確定最終匹配點，然后根據(jù)空間前方交會生成三維點云數(shù)據(jù)。
　　(3)基于影像分割的最小二乘曲面擬合錯誤點判別方法。從物方信息人手，提出影像分割與曲面擬