多視密集匹配是傾斜攝影測量中的研究熱點,提出一種基于改進的PatchMatch多視密集匹配算法。算法采用自適應歸一化互相關作為匹配代價,由PatchMatch算法迭代運算優(yōu)化得到影像深度圖,再基于可見性融合深度圖得到場景的三維點云。該方法在匹配所需影像的選擇上,采用了同時考慮視圖層和像素層的影像選擇方法,在測度選擇上,提出了具有邊緣特性的相似性測度。最后,對影像進行密集匹配試驗,結果表明,產生的點云質量得到一定的改善,驗證了該方法的有效性。

【文章頁數】：4 頁

【部分圖文】：

圖１航空影像

的點云生成方法，對不同角度深度圖上的同名點對的深度進行加權平均，計算融合后的深度值，對像素深度中偏離超過一定閾值的，則認為是異常值。由深度信息和相機模型信息即可得到場景的三維點云。２實驗及分析實驗數據共分兩組。第１組采用的是某地區(qū)拍攝的傾斜航空影像，采用的相機為ＳｏｎｙＱＸ１，圖....

圖２點云融合效果局部對比

第４４卷第４期張雪等：一種基于ＰａｔｃｈＭａｔｃｈ的多視影像密集匹配改進方法圖２點云融合效果局部對比Ｆｉｇ．２ＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄＦｕｓｉｏｎＥｆｆｅｃｔｏｆＬｏｃａｌＣｏｎｔｒａｓｔ圖３航空影像三維點云Ｆｉｇ．３３ＤＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄｏｆＡｅｒｉａｌＩｍａｇｅ第２組實驗采用包....

圖３航空影像三維點云Ｆｉｇ．３３ＤＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄｏｆＡｅｒｉａｌＩｍａｇｅ

第４４卷第４期張雪等：一種基于ＰａｔｃｈＭａｔｃｈ的多視影像密集匹配改進方法圖２點云融合效果局部對比Ｆｉｇ．２ＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄＦｕｓｉｏｎＥｆｆｅｃｔｏｆＬｏｃａｌＣｏｎｔｒａｓｔ圖３航空影像三維點云Ｆｉｇ．３３ＤＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄｏｆＡｅｒｉａｌＩｍａｇｅ第２組實驗采用包....

圖４三維點云效果對比

：一種基于ＰａｔｃｈＭａｔｃｈ的多視影像密集匹配改進方法圖２點云融合效果局部對比Ｆｉｇ．２ＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄＦｕｓｉｏｎＥｆｆｅｃｔｏｆＬｏｃａｌＣｏｎｔｒａｓｔ圖３航空影像三維點云Ｆｉｇ．３３ＤＰｏｉｎｔＣｌｏｕｄｏｆＡｅｒｉａｌＩｍａｇｅ第２組實驗采用包含１１張圖片的Ｆｏｕ....

本文編號：4004191