(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202210590032.6
(22)申请日 2022.05.26
(71)申请人 中国四维测绘技 术有限公司
地址 100048 北京市海淀区紫竹院百胜 村
一号
(72)发明人 杨文环 李庆鹏 王小燕 龙小祥
张华伟 林丽
(74)专利代理 机构 中国航天科技专利中心
11009
专利代理师 高志瑞
(51)Int.Cl.
G06V 20/13(2022.01)
G06V 10/36(2022.01)
G06V 10/74(2022.01)
(54)发明名称
一种光学卫星遥感影像数字表面模型提取
方法及系统
(57)摘要
本发明公开了一种光学卫星遥感影像数字
表面模型提取方法及系统, 包括: 对每个像点采
用Census测度方法得到每个像点的匹配代价信
息; 根据每个像点的匹配代价信息基于最小代价
路径的匹配代价聚合得到每个像点的候选视差
值集合; 从每个像点的候选视差值集合中选取最
大支持度的候选视差值为每个像点的最终视差
值, 根据每个像点的最终视差值得到视差图; 对
视差图进行精 化处理得到精化后的视差图; 基于
精化后的视差图和预设影像RPC参数, 通过空间
前方交会 得到物方点云, 对物方点云通过格网化
处理得到光学卫星遥感影像数字表 面模型。 本发
明大幅降低了 计算冗余, 提高了处 理效率。
权利要求书2页 说明书5页 附图2页
CN 115082805 A
2022.09.20
CN 115082805 A
1.一种光学卫星遥感影 像数字表面模型提取 方法, 其特 征在于包括:
对每个像点采用Census测度方法得到每 个像点的匹配代价信息;
根据每个像点的匹配代价信息基于最小代价路径的匹配代价聚合得到每个像点的候
选视差值集合;
从每个像点的候选视差值集合中选取最大支持度的候选视差值为每个像点的最终视
差值, 根据每 个像点的最终视 差值得到 视差图;
对视差图进行精化处 理得到精化后的视 差图;
基于精化后的视差 图和预设影像有理多项式参数, 通过空间前方交会得到物方点云,
对物方点云通过格网化处 理得到光学卫星遥感影 像数字表面模型。
2.根据权利要求1所述的光学卫星遥感影像数字表面模型提取方法, 其特征在于: 所述
Census测度方法为: 以两模板内对应的像点与各自中心像点间灰度值的大小关系的二值化
信息构建特征空间, 从而得到两个Census序列, 而后以Census序列间的汉明距离为相似测
度。
3.根据权利要求2所述的光学卫星遥感影像数字表面模型提取方法, 其特征在于: 若某
像点的灰度值大于等于中心像点灰度值, 则该像点在特 征空间的取值 为1, 否则为0 。
4.根据权利要求1所述的光学卫星遥感影像数字表面模型提取方法, 其特征在于: 根据
每个像点的匹配代价信息基于最小代价路径的匹配代价聚合得到每个像点的候选视差值
集合包括:
对于每个像点, 通过确定每个像点的8邻域方向上的最小代价路径, 获取每个像点的8
领域方向上的候选 视差值, 形成每 个像点的候选 视差值集合。
5.根据权利要求4所述的光学卫星遥感影像数字表面模型提取方法, 其特征在于: 最小
代价路径通过如下公式得到:
其中, L为最小代价路径, i为路径上一点, n为路径上点数, j为相邻两像点之间 的连线,
ci为像点i选定视差值的匹配代价, cj为相邻两像点选 定视差值时的平 滑值。
6.根据权利要求1所述的光学卫星遥感影像数字表面模型提取方法, 其特征在于: 从每
个像点的候选 视差值集合中选取最大支持度的候选 视差值为每个像点的最终视 差值包括:
先统计每个像点候选视差值集合中每个视差候选值的支持度, 而后采用WTA策略, 选择
支持度最大的候选 视差值作为每 个像点的最终视 差值。
7.根据权利要求1所述的光学卫星遥感影像数字表面模型提取方法, 其特征在于: 每个
视差候选值的支持度为: 每个候选视差值与其他候选视差值的差值绝对值之和的倒数作为
每个候选视差值的支持度。
8.根据权利要求1所述的光学卫星遥感影像数字表面模型提取方法, 其特征在于: 所述
精化处理包括: 中值滤波、 左右一 致性检测、 孤点检测与内插。
9.根据权利要求1所述的光学卫星遥感影像数字表面模型提取方法, 其特征在于: 空间
前方交会的数 学模型通过如下公式得到:
权 利 要 求 书 1/2 页
2
CN 115082805 A
2其中, (In, sn)为像点的归一 化像方坐标, (U, V, W)为物方点的归一 化物方坐标;
NumL(U, V, W)=a1+a2V+a3U+a4W+a5VU+a6VW+a7UW+a8V2+a9U2+a10W2+a11VUW+a12V3+a13VU2+
a14VW2+a15V2U+a16U3+a17UW2+a18V2W+a19U2W+a20W3;
DenL(U, V, W)=b1+b2V+b3U+b4W+b5VU+b6VW+b7UW+b8V2+b9U2+b10W2+b11VUW+b12V3+b13VU2+
b14VW2+b15V2U+b16U3+b17UW2+b18V2W+b19U2W+b20W3;
NumS(U, V, W)=c1+c2V+c3U+c4W+c5VU+c6VW+c7UW+c8V2+c9U2+c10W2+c11VUW+c12V3+c13VU2+
c14VW2+c15V2U+c16U3+c17UW2+c18V2W+c19U2W+c20W3;
DenS(U, V, W)=d1+d2V+d3U+d4W+d5VU+d6VW+d7UW+d8V2+d9U2+d10W2+d11VUW+d12V3+d13VU2+
d14VW2+d15V2U+d16U3+d17UW2+d18V2W+d19U2W+d20W3;
其中, NumL(U, V, W)、 DenL(U, V, W)、 NumS(U, V, W)和DenS(U, V, W)均为物方点的归一化物方
坐标的多 项式, aq、 bq、 cq和dq均为影像有理多 项式参数, 其中, q=1、 2、 …、 20, q为下 标。
10.一种光学卫星遥感影 像数字表面模型提取系统, 其特 征在于包括:
第一模块, 用于对每 个像点采用Census测度方法得到每 个像点的匹配代价信息;
第二模块, 用于根据每个像点的匹配代价信 息基于最小代价路径的匹配代价 聚合得到
每个像点的候选 视差值集合;
第三模块, 用于每个像点的候选视差值集合中选取最大支持度的候选视差值为每个像
点的最终视 差值, 根据每 个像点的最终视 差值得到 视差图;
第四模块, 用于对视 差图进行精化处 理得到精化后的视 差图;
第五模块, 用于基于精化后的视差图和预设影像RPC参数, 通过空间前方交会得到物方
点云, 对物方点云通过格网化处 理得到光学卫星遥感影 像数字表面模型。权 利 要 求 书 2/2 页
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专利 一种光学卫星遥感影像数字表面模型提取方法及系统
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