無人機(jī)影像DSM自動(dòng)生成隨機(jī)傳播COLVLL算法

張春森，葛英偉，郭丙軒，張?jiān)卢?/p>

1. 西安科技大學(xué)測繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，陜西 西安 710054； 2. 武漢大學(xué)測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430079

數(shù)字表面模型(digital surface model，DSM)是指包含了地表建筑物、樹木和橋梁等高度的地面高程模型。它在數(shù)字高程模型(digital elevation model，DEM)的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步涵蓋了除地面以外的其他高程的信息。DSM數(shù)據(jù)廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)，如在森林地區(qū)可以用于檢測森林的生長情況，在城區(qū)可以用于檢查城市的發(fā)展情況，在軍事領(lǐng)域，可實(shí)現(xiàn)精確制導(dǎo)和自動(dòng)化監(jiān)控系統(tǒng)指揮作戰(zhàn)等[1]。通常通過影像密集匹配算法求得視差或者深度圖，再利用視差或深度圖得到DSM。

無人機(jī)影像由于其影像幾何變形大、待匹配數(shù)據(jù)量多等原因，在地物高差大、弱紋理區(qū)域影像匹配會產(chǎn)生一系列問題[2]。如在地物遮擋處或高差大的地物上匹配到的同名點(diǎn)過少，導(dǎo)致解算影像視差值或深度值不穩(wěn)定[3]。加之，現(xiàn)有密集匹配算法在處理諸如弱紋理、大高差等對地觀測影像方面表現(xiàn)不佳。雖然對于密集匹配國內(nèi)外學(xué)者進(jìn)行了大量相關(guān)研究與改進(jìn)，文獻(xiàn)[4]提出半全局匹配(semi-global matching,SGM)算法，利用雙重懲罰系數(shù)實(shí)現(xiàn)能量方程的最優(yōu)求解，該算法通過計(jì)算8個(gè)方向或者16個(gè)方向的代價(jià)聚合實(shí)現(xiàn)全局能量最小化。文獻(xiàn)[5]在SGM算法中加入中值濾波對其進(jìn)行改進(jìn)，然而以上兩種方法在弱紋理區(qū)域均表現(xiàn)不佳。SGM采用代價(jià)聚合的能量函數(shù)來確定匹配代價(jià)生成視差圖后融合得到DSM，但存在內(nèi)存占用率高，視差圖中間結(jié)果流程復(fù)雜，計(jì)算量大，弱紋理、高差大時(shí)匹配效果差。……