【摘 要】
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摄影测量密集点云自动生成的关键是如何实现立体影像的密集匹配.传统的摄影测量匹配主要有基于灰度的匹配方法,基于图像特征的匹配方法.由于基于影像灰度匹配的误匹配率较高,目前主要采用基于图像几何特征的匹配.在影像的纹理稀疏区域,特征匹配会存在空洞.本文研究利用影像全局匹配和置信传播算法,解决立体影像的密集匹配问题,进而解决摄影测量密集点云自动生成问题.全局立体匹配主要是通过建立图像能量函数,利用优化算法
【机 构】
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北京建筑大学影像建筑研究所,100044
【出 处】
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第九届京港澳测绘地理信息技术交流会
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摄影测量密集点云自动生成的关键是如何实现立体影像的密集匹配.传统的摄影测量匹配主要有基于灰度的匹配方法,基于图像特征的匹配方法.由于基于影像灰度匹配的误匹配率较高,目前主要采用基于图像几何特征的匹配.在影像的纹理稀疏区域,特征匹配会存在空洞.本文研究利用影像全局匹配和置信传播算法,解决立体影像的密集匹配问题,进而解决摄影测量密集点云自动生成问题.全局立体匹配主要是通过建立图像能量函数,利用优化算法使能量函数最小化,获取图像的最优视差值.
置值传播算法是能量函数最优化和全局立体匹配主要算法,该算法存在运算速度慢,匹配误差传递等不足.为此有人提出了基于图像分割的置信度传播算法,减弱立体匹配的误差,提高匹配精度.本文提出基于图像分割的置信传播多尺度匹配算法,使用mean-shift算法对图像进行分割,进行分块、多尺度置信度传播优化匹配,既可提高运算效率,又可控制匹配的精度.
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