改进半全局匹配的高分卫星影像DSM提取方法

传统半全局匹配算法在提取高分卫星立体像对DSM时,匹配结果受正则化参数的影响较大,且在阴影、低纹理、重复纹理和视差跳变等难以匹配区域存在较多的视差空洞。针对上述问题,该文提出了一种改进半全局匹配的高分卫星影像DSM提取方法:在代价聚合过程中根据当前层金字塔影像的视差搜索范围和代价矩阵自动确定正则化参数以增强匹配结果的稳定性,同时构建金字塔聚合以提高匹配点的数量;在此基础上,利用基于快速双边算子的优化策略优化视差图以填充视差空洞。结果表明:本文方法生成的DSM在建筑物边缘更为精细,同时能够较好地恢复难以匹配区域的高程值,且具有更高的精度水平。