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题名基于深度学习的卫星影像立体匹配算法
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作者
李冬瑞
童鑫
李文涛
宋欣屿
刘洁冰
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机构
长光卫星技术股份有限公司
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第1期83-88,共6页
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基金
国家重点研发计划(2020YFA0714104)
2022年度吉林省人才开发专项资金(220D506)。
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文摘
卫星影像立体匹配是大规模地球表面重建的重要步骤之一,现有研究相对较少,且存在匹配效果不佳、模型泛化能力较差等问题。本文提出了一种基于深度学习的卫星影像立体匹配算法,算法流程包括数据集构建、立体匹配网络搭建、多级迁移学习及后处理。首先将裁剪得到的核线影像对输入改进的注意力成本网络,完成特征提取、注意力成本构建、视差估计与视差优化;然后经多级迁移学习训练的网络,可适应不同数据源,预测得到视差图;最后对视差图进行自适应后处理,以消除错误匹配。使用吉林一号高分02、高分04系列卫星影像进行试验,获取的视差图精度优于1像素,表明使用本文算法可获取准确、清晰的视差估计,决定了后续高质量数字表面模型结果的生成。
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关键词
卫星立体影像
视差估计
卷积神经网络
注意力成本体
迁移学习
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Keywords
satellite stereo image
disparity estimation
convolutional neural network
attention cost volume
transfer learning
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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