基于多源遙感信息的目標(biāo)立體信息恢復(fù)技術(shù).pdf

1、隨著空間遙感技術(shù)的快速發(fā)展和多方面應(yīng)用需求的提升，遙感數(shù)據(jù)具有越來越高的空間分辨率，這也使得多源遙感數(shù)據(jù)包含更加豐富、更加細(xì)化的信息，同時(shí)，許多的學(xué)者也將關(guān)注點(diǎn)從大區(qū)域的遙感信息處理轉(zhuǎn)移到了集中在目標(biāo)上的遙感信息處理技術(shù)的研究上，并且人們也不再滿足于單一的二維遙感影像所提供的信息，因此，如何利用多源遙感信息來構(gòu)建具有真實(shí)感的目標(biāo)立體模型成為了目前遙感領(lǐng)域亟需解決的問題。
　　本論文主要針對(duì)包括高空間分辨率的衛(wèi)星、航空遙感數(shù)據(jù)以及激

2、光雷達(dá)數(shù)據(jù)的多源數(shù)據(jù)中的建筑物目標(biāo)進(jìn)行立體信息恢復(fù)，利用遙感影像中的目標(biāo)紋理信息以及激光雷達(dá)數(shù)據(jù)中目標(biāo)的立體結(jié)構(gòu)信息實(shí)現(xiàn)了可視化的目標(biāo)立體信息恢復(fù)。
　　首先，為了獲得衛(wèi)星及航空影像中目標(biāo)的各表面紋理，研究了一種新型的ORTSEG（Occlusion of Random Texture Segmentation）分割算法，并對(duì)該算法做出了一定的改進(jìn)，通過與其他三種分割算法的對(duì)比實(shí)驗(yàn)以及定量化實(shí)驗(yàn)對(duì)該算法進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算

3、法可以很好的將目標(biāo)表面紋理分割開，尤其是在具有相似的表面紋理并且紋理界限不明顯的目標(biāo)表面紋理分割方面表現(xiàn)出了顯著的優(yōu)越性，為之后的目標(biāo)表面紋理與立體結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)奠定了基礎(chǔ)。
　　其次，利用圖像配準(zhǔn)的思想，提出了一種目標(biāo)各表面紋理校正的方法，針對(duì)由紋理分割得到的目標(biāo)各表面紋理進(jìn)行了校正，以獲得它們正視的紋理信息，之后，利用對(duì)激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理而得到的目標(biāo)立體結(jié)構(gòu)頂面點(diǎn)云數(shù)據(jù)，提出了基于目標(biāo)頂面輪廓指導(dǎo)的關(guān)聯(lián)算法，并進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)

4、結(jié)果表明該算法可以很好的建立起校正后的目標(biāo)各表面紋理與各立體結(jié)構(gòu)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并且還驗(yàn)證了該算法的適應(yīng)性，為之后的目標(biāo)立體信息恢復(fù)做好了鋪墊。
　　最后，在前兩部分的基礎(chǔ)上，提出了基于表面紋理與立體結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)的目標(biāo)立體信息恢復(fù)算法。先將由關(guān)聯(lián)部分獲得的目標(biāo)的完整立體結(jié)構(gòu)進(jìn)行Delaunay三角網(wǎng)格化，以構(gòu)成平面，恢復(fù)目標(biāo)立體結(jié)構(gòu)信息。之后，利用在關(guān)聯(lián)部分建立起的表面紋理與立體結(jié)構(gòu)的對(duì)應(yīng)關(guān)系對(duì)目標(biāo)進(jìn)行表面紋理信息恢復(fù)。通過定性以及定量化