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公开(公告)号：CN107784666A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201710946704.1
申请日：2017-10-12
Applicant: 武汉市工程科学技术研究院
IPC: G06T7/33
CPC classification number: G06T7/344 , G06T2207/10012 , G06T2207/10028
Abstract: 本发明涉及一种基于立体影像的地形地物三维变化检测和更新方法，它包括如下步骤：1、根据输入的立体影像和三维点云，进行影像和点云的配准；2、根据立体影像的像方一致性约束，检测点云中的变化区域，并剔除变化区域中的点云；3、采用立体影像密集匹配算法，重新生成变化区域的三维点云，达到更新点云的目的。本发明能够以较低的成本，解决三维地形更新的问题，能够满足大范围地形测绘、智慧城市、智能交通等应用。
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公开(公告)号：CN107170000A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710254284.0
申请日：2017-04-18
Applicant: 武汉市工程科学技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种本发明涉及基于全局块优化的立体影像密集匹配方法，步骤为：1、选择基准影像和参考影像，采用传统的立体影像密集匹配算法获得初匹配视差图；2、采用超像素分割技术，将基准影像分割成一系列相互邻接的块；3、构建全局能量函数中的数据项；4、构建全局能量函数中的平滑项；5、根据数据项和平滑项，建立全局能量函数，并采用最小二乘的方法解算函数，获得全局最优解，生成精确、连续、光滑的匹配视差图。本发明能够有效消除传统立体影像密集匹配算法中普遍存在的“视差阶梯”问题，生成的匹配视差图中，模型表面连续光滑，三维重建精度高。
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公开(公告)号：CN107506782B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201710548005.1
申请日：2017-07-06
Applicant: 武汉市工程科学技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种本发明涉及基于置信权重双边滤波的密集匹配方法，步骤为：1、根据立体像对，选择基准影像和参考影像，采用传统的窗口算子，计算匹配代价矩阵；2、根据代价计算窗口内灰度的分布，判断中心像素的代价可靠性；3、对于代价可疑像素，进行基于置信权重的双边滤波，获得新的匹配代价；4、根据新的匹配代价，采用传统的半全局密集匹配方法，快速获得精确的视差图。本发明的滤波速度快，能够有效消除传统立体影像密集匹配算法中普遍存在的视差边缘误匹配问题，生成的匹配视差图中，地物边缘的线特征明显，三维重建精度高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107170000B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201710254284.0
申请日：2017-04-18
Applicant: 武汉市工程科学技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种本发明涉及基于全局块优化的立体影像密集匹配方法，步骤为：1、选择基准影像和参考影像，采用传统的立体影像密集匹配算法获得初匹配视差图；2、采用超像素分割技术，将基准影像分割成一系列相互邻接的块；3、构建全局能量函数中的数据项；4、构建全局能量函数中的平滑项；5、根据数据项和平滑项，建立全局能量函数，并采用最小二乘的方法解算函数，获得全局最优解，生成精确、连续、光滑的匹配视差图。本发明能够有效消除传统立体影像密集匹配算法中普遍存在的“视差阶梯”问题，生成的匹配视差图中，模型表面连续光滑，三维重建精度高。
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公开(公告)号：CN107506782A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710548005.1
申请日：2017-07-06
Applicant: 武汉市工程科学技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种本发明涉及基于置信权重双边滤波的密集匹配方法，步骤为：1、根据立体像对，选择基准影像和参考影像，采用传统的窗口算子，计算匹配代价矩阵；2、根据代价计算窗口内灰度的分布，判断中心像素的代价可靠性；3、对于代价可疑像素，进行基于置信权重的双边滤波，获得新的匹配代价；4、根据新的匹配代价，采用传统的半全局密集匹配方法，快速获得精确的视差图。本发明的滤波速度快，能够有效消除传统立体影像密集匹配算法中普遍存在的视差边缘误匹配问题，生成的匹配视差图中，地物边缘的线特征明显，三维重建精度高。
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公开(公告)号：CN107784666B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201710946704.1
申请日：2017-10-12
Applicant: 武汉市工程科学技术研究院
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明涉及一种基于立体影像的地形地物三维变化检测和更新方法，它包括如下步骤：1、根据输入的立体影像和三维点云，进行影像和点云的配准；2、根据立体影像的像方一致性约束，检测点云中的变化区域，并剔除变化区域中的点云；3、采用立体影像密集匹配算法，重新生成变化区域的三维点云，达到更新点云的目的。本发明能够以较低的成本，解决三维地形更新的问题，能够满足大范围地形测绘、智慧城市、智能交通等应用。
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公开(公告)号：CN108053467B
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN201710972518.5
申请日：2017-10-18
Applicant: 武汉市工程科学技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于最小生成树的立体像对选择方法它包括如下步骤：1、根据输入的影像集合以及每张影像对应的相机参数和外方位元素POS，自动构建合适的候选立体影像集合；2、构建一张图G(V,E)，根据每个候选立体像对重叠区域的平面覆盖情况，计算对应边的权值；3、采用最小生成树算法，选择权值最小的边集合，作为立体像对选择的结果。本发明能够在保证重建精度和重建完整度的同时，大幅度缩短重建时间，能够用于国土测绘、大范围三维建模、虚拟现实等应用。
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公开(公告)号：CN108053467A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201710972518.5
申请日：2017-10-18
Applicant: 武汉市工程科学技术研究院
CPC classification number: G06T17/00 , G06T7/593 , G06T2207/10012
Abstract: 本发明涉及一种基于最小生成树的立体像对选择方法它包括如下步骤：1、根据输入的影像集合以及每张影像对应的相机参数和外方位元素POS，自动构建合适的候选立体影像集合；2、构建一张图G(V,E)，根据每个候选立体像对重叠区域的平面覆盖情况，计算对应边的权值；3、采用最小生成树算法，选择权值最小的边集合，作为立体像对选择的结果。本发明能够在保证重建精度和重建完整度的同时，大幅度缩短重建时间，能够用于国土测绘、大范围三维建模、虚拟现实等应用。
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