面向三維變化檢測(cè)的遙感圖像立體匹配及三維配準(zhǔn)技術(shù)研究.pdf

1、隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，遙感立體成像已成為獲取地物信息的有力手段。與傳統(tǒng)二維遙感圖像相比，運(yùn)用遙感立體成像重建數(shù)據(jù)能從三維空間更準(zhǔn)確地描述地物信息，因此在城市規(guī)劃、自然災(zāi)害評(píng)估、軍事毀傷效果評(píng)估等方面有著重要的應(yīng)用。在遙感立體成像三維重建過程中，立體匹配占據(jù)首要位置，立體匹配獲得匹配點(diǎn)的正確性直接影響三維重建精度；得到重建三維數(shù)據(jù)后，需將不同時(shí)相重建三維數(shù)據(jù)對(duì)齊至同一個(gè)坐標(biāo)系，即進(jìn)行精確且高效的三維配準(zhǔn)以消除不同時(shí)相三維數(shù)據(jù)間的錯(cuò)位；作為重

2、建三維數(shù)據(jù)的應(yīng)用，三維變化檢測(cè)異于二維變化檢測(cè)，傳統(tǒng)方法不再適用，需根據(jù)重建數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行擴(kuò)展。因此，本文以基于遙感圖像三維變化檢測(cè)為目的，分別從遙感圖像立體匹配、重建數(shù)據(jù)的三維配準(zhǔn)和三維變化檢測(cè)三方面開展研究工作。
　　首先，簡要介紹了遙感立體成像三維重建的基本原理，詳細(xì)分析了基于局部區(qū)域灰度相似性測(cè)度和基于特征的立體匹配方法；介紹了三維數(shù)據(jù)配準(zhǔn)的基本步驟，針對(duì)遙感立體成像三維重建特點(diǎn)分析了應(yīng)采用的三維坐標(biāo)變換模型，詳細(xì)描述并分析

3、了兩種可用于三維配準(zhǔn)的迭代最近點(diǎn)(Iterative Closest Point, ICP)算法。這些內(nèi)容構(gòu)成了三維重建和三維配準(zhǔn)的基礎(chǔ)，為后續(xù)章節(jié)奠定理論基礎(chǔ)。
　　其次，以面向三維重建的遙感圖像立體匹配為目的，本文重點(diǎn)研究了基于角點(diǎn)和基于區(qū)域特征的立體匹配技術(shù)。其中，針對(duì)遙感立體圖像局部畸變和灰度差異給角點(diǎn)提取和匹配帶來的困難，提出了基于多層尺度空間角點(diǎn)檢測(cè)和CRA(Cluster Reward Algorithm)相似性測(cè)度

4、的立體匹配算法，較大程度地提升了匹配點(diǎn)數(shù)目和正確率。針對(duì)區(qū)域立體匹配算法受限于相似形狀區(qū)域、能正確匹配區(qū)域數(shù)目的缺陷，提出了一種聯(lián)合特征相似性和空間關(guān)系的立體匹配算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出算法與傳統(tǒng)算法相比具有更高的匹配正確率，遺漏匹配數(shù)目更少。此外，考慮匹配點(diǎn)空間分布對(duì)三維重建的影響，提出了一種匹配點(diǎn)分布質(zhì)量評(píng)估和篩選算法，該算法有效地調(diào)整了匹配點(diǎn)均勻分布，通過匹配點(diǎn)分布調(diào)整，較好地提高了相對(duì)定向參數(shù)和三維重建的求解精度。
　　再次

5、，針對(duì)遙感重建三維數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)問題，本文重點(diǎn)研究了ICP算法中無效匹配刪減、三維特征點(diǎn)提取關(guān)鍵技術(shù)。考慮到ICP算法對(duì)具有部分公共區(qū)域數(shù)據(jù)配準(zhǔn)時(shí)迭代不易收斂的問題，從理論上分析了各類無效匹配刪減 ICP算法的不足，提出了一種聯(lián)合匹配點(diǎn)距離比率及自適應(yīng)距離閾值的無效匹配刪減 ICP算法，模擬和真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)表明提出算法更適合于具有部分公共區(qū)域數(shù)據(jù)的配準(zhǔn)，并且配準(zhǔn)誤差較好地收斂于點(diǎn)集平均距離附近；針對(duì)大數(shù)據(jù)量的多個(gè)目標(biāo)和大范圍場(chǎng)景三維數(shù)據(jù)計(jì)算量

6、大，三維配準(zhǔn)需時(shí)長的問題，分析了幾種抽選點(diǎn)ICP算法，提出了基于三維特征點(diǎn)的ICP算法，通過提取對(duì)配準(zhǔn)數(shù)據(jù)輪廓描述較好的三維特征點(diǎn)來減小計(jì)算量，并將隨機(jī)抽樣一致性檢驗(yàn)(RANdom SAmple Consensu, RANSAC)嵌入ICP算法提升ICP收斂的穩(wěn)定性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出算法配準(zhǔn)所需時(shí)間至少降低一個(gè)數(shù)量級(jí)，且配準(zhǔn)精度也有較大提高。
　　最后，針對(duì)遙感三維變化檢測(cè)問題，本文重點(diǎn)研究了基于距離差值閾值的三維變化檢測(cè)技術(shù)，進(jìn)

7、一步在三維變化檢測(cè)的基礎(chǔ)上，研究了三維變化的定量評(píng)估。對(duì)于經(jīng)三維配準(zhǔn)后的多時(shí)相三維數(shù)據(jù)，提出了兩種自適應(yīng)距離差值閾值和改進(jìn)順序聚類修正的三維變化檢測(cè)算法，解決了基本距離差值閾值法閾值難以確定、全局閾值變化檢測(cè)效果不佳及變化檢測(cè)結(jié)果修正的問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明提出方法更準(zhǔn)確地獲得了變化區(qū)域，變化檢測(cè)性能得到提升。通過分析不同配準(zhǔn)誤差對(duì)三維變化檢測(cè)性能的影響，對(duì)三維配準(zhǔn)提出了具體精度要求。考慮三維變化檢測(cè)的定量評(píng)估，提出了運(yùn)用六種統(tǒng)計(jì)特征對(duì)變化