利用空间小面元模型重构序列影像密集点云

• 作者: 李振 贾毅
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 地球科学
• 关键词: 空间小面元模型 序列影像 密集匹配 三维建模
• 年，卷（期）: 2014,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1430-1434
• 分类号: P237.3|P231.5
• 语种: 中文
• DOI: 10.13203/j.whugis20130113

摘要

提出了一种基于空间小面元模型(space-patch model,SPM)的序列影像密集点云重构方法.顾及SPM灰度一致性约束和空间几何约束,通过种子点的获取、扩散和滤波,生成密集SPM以逼近物体表面.该方法突破了传统核线影像密集匹配条件苛刻的限制.利用狮子影像数据,进行了密集点云模型的重构实验,验证了该算法的有效性.设计了几类对比试验,分析了扩散迭代次数和滤波对模型点云质量的影响.结果表明,对高分辨率影像多次扩散迭代并进行滤波,能够恢复出二维影像所包含的大量三维点云信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李振	扬州大学水利与能源动力工程学院	8	23	3.0	4.0
2	贾毅	武汉大学测绘学院	8	119	6.0	8.0