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书讯| 范大昭教授《多基线立体匹配理论、方法与应用》

2017-04-01 宋启凡 测绘学报

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多基线立体匹配理论、方法与应用

长摘要

从“二维影像”中精确恢复“三维场景”是计算机视觉和摄影测量的经典课题,其核心技术为影像匹配。影像匹配的本质是在具有影像重叠的不同影像上自动量测或者获取同名点。计算机视觉和摄影测量领域对立体像对的影像匹配做了大量卓有成效的研究,但仍有很多难题没能很好解决,如几何变形、相似特征、遮挡、地表断裂等问题。影像匹配不是一个简单的算法,而是一个解决上述问题的系统化科学工程。

为了降低三维场景向二维影像投影时的信息盲区,在航空领域,“多角度”、“全方位”、“轰炸式”摄影逐渐成为一种新的摄影方式;在航天领域,随着我国“高分辨率对地观测系统”的加速推进,多层次、多角度、全方位和全天候的全球立体对地观测网也正在逐步形成。在多度重叠影像数据支持下,多基线影像匹配技术已经成为一个重要的研究方向,它能够利用多视角、多重叠遥感影像,消除二维投影时的信息盲区,将单立体影像匹配的“病态解”转化为多视匹配的“确定解”,提高立体匹配的可靠性和成功率,从而重建目标区精细的三维地形。然而,与单立体影像匹配技术相比,多基线立体匹配技术的研究面临许多难题,如无法直接使用传统影像匹配的模型与策略,重叠影像数量增多且影像间几何结构难以统一,匹配计算量大幅提高等等。为了进一步完善多基线立体匹配技术,提高该技术的实用性,需要对其匹配理论、匹配策略、匹配方法等进行改进和创新。

本书立足于遥感影像立体匹配技术的现有研究基础,针对稠密三维地理空间信息获取的实际需求,从单立体影像匹配理论与方法、多基线立体影像预处理方法、多基线立体影像匹配模型、多基线立体影像匹配策略和多基线立体匹配体系结构与应用等六个方面,对多基线立体匹配理论与技术体系进行了深入地剖析,给出了多基线立体匹配技术相关的理论方法及其实现细节,并通过典型应用进行了验证。

构造了两种用于多基线立体匹配的算法模型,即基于像方的AMMGC模型和基于物方的MVLL模型,它们扩展了传统的、用于画幅式立体影像匹配的算法模型,能够同时匹配覆盖同一地区任意数量的线阵和面阵传感器影像,并能有效克服影像遮蔽、表面断裂等传统匹配方法难以解决的问题。

构造了一种匹配方向线性能补偿方法,该方法能将多类型匹配方向线提供的影像信息进行相互补偿,实现不同类型匹配模型的综合利用,提高匹配模型的性能;将“带有共线条件的多片影像匹配方法”引入多视最小二乘匹配过程,分析了多视最小二乘优化过程中的灰度误差方程式和几何误差方程式构建过程,改进了物方匹配模型的多视最小二乘方法;分析了匹配效率的优化方法与对策,探讨了多基线立体匹配过程中密集计算任务及其并行处理的内在需求;分析了密集计算任务的并行处理难点,在此基础上,设计了多基线立体匹配密集计算任务的并行实现方案。

构造了物像结合的影像筛选方法,该方法以每个物方特征点作为分析对象,首先选择对该特征点成像效果最好的影像作为基准影像,然后通过摄影光线夹角和光度一致性约束,从多幅重叠影像中选取合适的立体像对参与匹配计算,最后根据特征点筛选方案引导影像匹配过程,获取稳健的多基线立体匹配结果。

构造了一种沿立体影像核面的局部地形坡度约束方法,提高了多基线立体匹配模型对不同类型地面特征的自适应性能;改进了多基线立体匹配约束中的自适应匹配窗口变换方法,提高了多基线立体匹配模型针在地表断裂特征处的匹配可靠性;改进了线特征结构约束方法,避免了复杂的线特征匹配过程,进一步丰富了多基线立体匹配结果的结构信息。

最后,本书设计了多基线立体匹配的整体方案策略和体系结构,提出了一种可靠性综合评价二进制数模型,实现了多基线立体匹配方案中的质量控制。利用多套航空、航天遥感影像数据进行了多基线立体匹配实验,验证了本书中的理论与方法的可行性和实用性。

本书是一本研究专著,但对已有的影像匹配理论和算法具有良好的继承性。本书适合于从事图像匹配的科技工作者和工程技术人员参考,也适合于从事摄影测量与遥感的研究生和高年级本科生阅读。

范大昭教授简介

范大昭教授,男,1973年出生,博士,信息工程大学教授,博士生导师,摄影测量与遥感领域专家,河南省测绘学会摄影测量与遥感专业委员会副主任委员,中国测绘学会测绘学名称审定委员会委员,卫星测绘技术与应用国家测绘地理信息局重点实验室特聘研究员,河南省优秀研究生论文指导教师。

图书信息

书名:多基线立体匹配理论、方法与应用

英文名:Theory , Method and Application ofMulti-baseline Stereo Matching Technique

出版社:测绘出版社

书号:ISBN 978-7-5030-4016-0

定价:42.00

印张: 9.75

版次:20171月第1

印次:20171月第1次印刷

购买渠道:新华书店、亚马逊、当当等


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