基于无人机低空高分辨率影像的密集点云提取方法

摘要

本发明涉及一种基于无人机低空高分辨率影像的密集点云提取方法，包括以下步骤：将N-1张配对影像分别与基准影像进行配对，组成立体像对；以一个立体像对为单位，遍历基准图中的所有像素点，采用不等间隔深度采样算法，搜索相应配对影像中的同名核线空间；采用Daisy算法分别计算同名核线空间中每个点于基准图中对应像素点的Daisy描述量，获取同名点集；提取每个立体像对应的密集三维点云；遍历配对图像，提取出N-1套三维点云集；利用强制连续性检核算法获得最终的密集三维点云。与现有技术相比，本发明搜索速度快，具有更强的可靠性及执行效率，非常适用于密集点云之间的相关性量测，能有效提取基于无人机低空致密三维点云。

主权项

一种基于无人机低空高分辨率影像的密集点云提取方法，其特征在于，包括以下步骤：1)在N张无人机影像序列中，挑选一张影像作为基准图，其余作为配对影像；2)将N‑1张配对影像分别与基准影像进行配对，组成立体像对；3)以一个立体像对为单位，遍历基准图中的所有像素点，对每个像素点采用不等间隔深度采样算法，搜索相应配对影像中的同名核线空间；4)采用Daisy算法分别计算同名核线空间中每个点与基准图中对应像素点的Daisy描述量，并根据公式(1)计算两点间的相关性概率分布，获取同名点集：$P\left(d\right)=\frac{1}{Z}\exp (-\frac{{\left|\right|D_{\mathrm{base}}-D_{\mathrm{match}}\left|\right|}^2}{\sigma })---\left(1\right)$其中，Z为归一化系数，σ表示相关性概率分布的方差，D_base为基准图中像素点的Daisy描述量，D_match为配对影像同名核线中点的Daisy描述量；5)利用影像对应的内、外方位元素及同名点集，提取每个立体像对对应的密集三维点云；6)遍历配对图像，重复3)‑5)，提取出N‑1套三维点云集；7)利用强制连续性检核算法剔除离群点，获得最终的密集三维点云。