基于多窗口相位相关的影像三维重建方法

摘要

本发明是一种基于多窗口相位相关（Phase correlation PC）的三维重建方法，涉及到一种基于多窗口PC的无人机影像三维地形重建方法，属于计算机视觉与航空影像处理领域。针对传统的PC算法在无人机低空图像三维地形重建中出现由于地形落差较大出现重建失败的问题，该方法在基于传统相位相关方法的同时，引入多窗口理论，逐层求解立体影像的视差值，并通过上层的视差值，指导下层的视差值求解，再通过下层的视差值对上层的视差值求解进行修正，逐步地恢复出视差图的细节特征。

主权项

一种基于多窗口相位相关Phase Correlation PC的无人机影像三维地形重建方法，其特征在于包括以下步骤：1） 利用极线矫正方法，矫正无人机立体图像对；2） 通过大窗口PC算法求解初始视差值；3） 通过初始视差值先验移动目标窗口，并缩小窗口值，接着使用缩小窗口的PC算法再次求解视差值，并对上一次的视差值进行修正；4） 将步骤2）和步骤3）嵌入到一个迭代循环过程中，直到收敛或达到最大迭代次数；其中，上述步骤2）具体包括以下步骤：（2.1）使用大窗口的PC方法对立体像对的视差值进行初始求解；其具体公式如下：其中，W表示窗口大小，R是归一化互功率谱，Gw和Fw分别是参考窗口与目标窗口的傅立叶变换，*表示共轭；然后对归一化互功率谱进行逆变换，得到一个以平移参数（Δx，Δy）为中心的脉冲函数；（2.2）通过二维高斯方法对脉冲函数进行拟合求解出平移参数；根据二维高斯函数的性质，在任一维上的积分就是一维高斯函数，且这个一维高斯函数的中心就是对应二维高斯函数在这一维上的投影；因此，一维高斯函数的具体拟合公式如下：其中，b表示函数H（x）的中心位置，c和a分别表示水平和垂直方向的缩放系数；上述步骤3）具体包括以下步骤：（3.1） 缩小窗口值，根据初始视差值移动目标窗口位置；（3.2） 根据设定的窗口大小值，修改PC算法中的Fw和Gw窗口公式，然后利用PC算法求解每一个像素点的视差值；（3.3） 将步骤3）求出的视差值对步骤2）中的值进行修正。