一種基于GPU的快速提取線陣遙感影像中DSM的方法及裝置制造方法及圖紙

本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種基于GPU的線陣遙感影像DSM快速提取方法取方法和裝置，該方法包括：獲取待處理的遙感影像以及遙感影像對應的RPC參數(shù)信息；對遙感影像進行Wallis濾波處理；利用GPU以及RPC參數(shù)信息對濾波處理后的遙感影像進行核線校正，并生成遙感影像的左核線影像和右核線影像；根據(jù)左核線影像和右核線影像的第一同名像點計算出左右核線影像的視差值范圍；根據(jù)第一同名像點從視差值范圍中得到左核線影像和右核線影像的視差值，并根據(jù)得到的視差值計算左右核線影像的第二同名像點，并根據(jù)該第二同名像點得到原始影像的同名像點，并根據(jù)原始影像的同名像點和RPC參數(shù)信息，進行基于RPC模型的前方交會生成遙感影像DSM，以解決從線陣遙感影像中獲取DSM效率低和精度低的問題。

【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)涉及遙感影像信息提取
，尤其涉及一種基于GPU的線陣遙感影像DSM快速提取方法取方法。
技術(shù)介紹
數(shù)字表面模型(Digital Surface Model，DSM)是地圖產(chǎn)品生產(chǎn)過程中，生成等高線、真正射影像制作、建筑物提取與重建、數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model，DEM)提取、地理信息更新等工作的重要信息源。DSM在城市變化監(jiān)測、土地管理、交通管理、礦產(chǎn)資源調(diào)查、文物保護等民用領(lǐng)域以及作戰(zhàn)指揮自動化控制系統(tǒng)和精確武器制導等軍事領(lǐng)域中都具有重要作用。利用攝影測量的方法獲取DSM其本質(zhì)在于尋找立體影像中的同名像點，核心技術(shù)是影像的全自動匹配。然而，現(xiàn)有利用現(xiàn)有的影像匹配技術(shù)，從影像中獲取的DSM密度與精度較低，處理效率較低，DSM粗差剔除等后續(xù)生產(chǎn)過程需要大量的人工編輯工作，造成DSM獲取的自動化水平較低。
技術(shù)實現(xiàn)思路
本專利技術(shù)實施例提供一種基于GPU的線陣遙感影像DSM快速提取方法取方法和裝置，以至少解決現(xiàn)有從線陣遙感影像中獲取的DSM效率低、精度低的技術(shù)問題。為達到以上目的，本專利技術(shù)的技術(shù)方案為：一方面，提供一種基于GPU的線陣遙感影像DSM快速提取方法取方法，包括：獲取待處理的遙感影像以及所述遙感影像所對應的有理多項式系數(shù)RPC參數(shù)信息；對所述遙感影像進行Wallis濾波處理；利用圖形處理器GPU以及所述RPC參數(shù)信息，對濾波處理后的遙感影像利用投影軌跡法進行核線校正，并通過GPU并行加速方法生成所述遙感影像的左核線影像和右核線影像；采用基于GPU的SIFT匹配算法快速提取所述左核線影像和所述右核線影像的第一同名像點，進而計算出左右核線影像的視差值范圍；利用SIMD+OpenMP算法對所述第一同名像點進行并行快速逐像素半全局密集匹配分別從所述視差值范圍中得到所述左核線影像和所述右核線影像的視差值；根據(jù)得到的視差值計算所述左核線影像和所述右核線影像的第二同名像點，并由所述左核線影像和所述右核線影像與原始影像的關(guān)系反算得到原始影像的同名像點；根據(jù)所述原始影像的同名像點和所述RPC參數(shù)信息，利用GPU進行基于RPC模型的前方交會生成遙感影像數(shù)字表面模型DSM。另一方面，提供一種基于GPU的線陣遙感影像DSM快速提取方法取裝置，包括：獲取單元，用于獲取待處理的遙感影像以及所述遙感影像所對應的有理多項式系數(shù)RPC參數(shù)信息；第一處理單元，用于對所述遙感影像進行Wallis濾波處理；第二處理單元，用于利用圖形處理器GPU以及所述RPC參數(shù)信息，對濾波處理后的遙感影像利用投影軌跡法進行核線校正，并通過GPU并行加速方法生成所述遙感影像的左核線影像和右核線影像；第一計算單元，用于采用基于GPU的SIFT匹配算法快速提取所述左核線影像和所述右核線影像的第一同名像點，進而計算出左右核線影像的視差值范圍；匹配單元，用于利用SIMD+OpenMP算法對所述第一同名像點進行并行快速逐像素半全局密集匹配分別從所述視差值范圍中得到所述左核線影像和所述右核 線影像的視差值；第二計算單元，用于根據(jù)得到的視差值計算所述左核線影像和所述右核線影像的第二同名像點，并由所述左核線影像和所述右核線影像與原始影像的關(guān)系反算得到原始影像的同名像點；生成單元，用于根據(jù)所述原始影像的同名像點和所述RPC參數(shù)信息，利用GPU進行基于RPC模型的前方交會生成遙感影像數(shù)字表面模型DSM。通過上述方法，采用逐像素匹配的策略，利用遙感影像的半全局密集匹配方法，實現(xiàn)了遙感影像高精度密集點匹配，獲取了足夠密集的匹配點，無需內(nèi)插即可直接前方交會獲取密集的DSM信息，從而快速獲取高精度的DSM。附圖說明圖1是本專利技術(shù)實施例提供的一種可選地基于GPU的線陣遙感影像DSM快速提取方法的流程示意圖；圖2是本專利技術(shù)實施例提供的一種可選地利用GPU快速實現(xiàn)基于RPC模型核線影像生成的流程示意圖；圖3是本專利技術(shù)實施例提供的一種可選地利用基于GPU的SIFT匹配算法獲取同名點對的流程示意圖；圖4是本專利技術(shù)實施例提供的一種可選地基于GPU的線陣遙感影像DSM快速提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；圖5是本專利技術(shù)實施例提供的另一種可選地基于GPU的線陣遙感影像DSM快速提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；圖6是本專利技術(shù)實施例提供的第三種可選地基于GPU的線陣遙感影像DSM快速提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖；圖7是本專利技術(shù)實施例提供的第四種可選地基于GPU的線陣遙感影像 DSM快速提取裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。具體實施方式下面結(jié)合附圖1和具體實施例對本專利技術(shù)進行詳細說明。本實施例以本專利技術(shù)技術(shù)方案為前提進行實施，給出了詳細的實施方式和具體的操作過程，但本專利技術(shù)的保護范圍不限于下屬的實施例。如圖1所示，本專利技術(shù)實施例提供了一種基于GPU(Graphics Processing Unit，圖形處理器)的線陣遙感影像DSM快速提取方法，包括：S101、獲取待處理的遙感影像以及該遙感影像所對應的RPC(rational polynomial coefficient，有理多項式系數(shù))參數(shù)信息。S102、對該遙感影像進行Wallis濾波處理。 其中，通過GPU中Wallis濾波對遙感影像進行預處理，增強遙感影像對比度并且降低噪聲；本步驟可以通過編寫Wallis濾波算子核函數(shù)實現(xiàn)。S103、利用圖形處理器GPU以及該RPC參數(shù)信息，對濾波處理后的遙感影像利用投影軌跡法進行核線校正，并通過GPU并行加速方法生成該遙感影像的左核線影像和右核線影像。在本實施例一種可能的實現(xiàn)方式中，如圖2所示，將預處理后的遙感影像從主機端內(nèi)存拷貝至GPU的全局存儲器中，將RPC參數(shù)拷貝至GPU的共享存儲器中，根據(jù)計算機性能參數(shù)，動態(tài)調(diào)整片上緩存；設(shè)置GPU線程塊大小，確定GPU線程數(shù)目；在GPU上利用核線參數(shù)答解算子求解核線參數(shù)；將求解得到的核線參數(shù)從GPU全局存儲器中拷貝回主機端內(nèi)存。其中以生成線陣影像的左像(即左核線影像)和右像(即右核線影像)對為例，基于RPC模型進行核線校正的實施過程如下：S1031、從左像的第1列開始，選擇列方向的中央像點m(0,H/2)，利用 投影軌跡法將m和左像投影中心S確定的光線投影到右像上，考慮運算量，投影該光線上高程為hmax和hmin的兩個物方點Q1和Q2到右像上，確定兩個像點q1和q2.S1032、判斷q1和q2是否在右像的像幅范圍內(nèi)：如果不在則返回S1031，繼續(xù)從下一列開始；如果在，則根據(jù)該兩點q1和q2確定一條直線l'，記錄該直線方程參數(shù)a'x+b'y+c'＝0。S1033、確定右像上q1和q2的中點q3，利用投影軌跡法將q3和右像投影中心S'和其確定的光線投影到右像上，考慮運算量，投影該光線上高程為hmax和hmin的兩個物方點Q3和Q4到左像，確定兩個像點q3和q4；S1034、判斷q3和q4是否在左像的像幅范圍內(nèi)：如果不在則返回S1031，繼續(xù)從下一列開始；如果在，則根據(jù)該兩點q3和q4確定一條直線l，記錄直線方程ax+by+c＝0的參數(shù)。S1035、利用左像上的直線l，在左像內(nèi)沿直線進行重采樣，具體是對給定的從0到H圖像的高度變化的系列yi坐標，根據(jù)直線方程計算相應的系列xi坐標，根據(jù)系列(xi,yi)坐標從原始影像通過雙線性內(nèi)插確定以系列的像素灰度值，所得灰度值即為左像核線影像上的第一本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護點】
一種基于GPU的線陣遙感影像DSM快速提取方法取方法，其特征在于，包括：獲取待處理的遙感影像以及所述遙感影像所對應的有理多項式系數(shù)RPC參數(shù)信息；對所述遙感影像進行Wallis濾波處理；利用圖形處理器GPU以及所述RPC參數(shù)信息，對濾波處理后的遙感影像利用投影軌跡法進行核線校正，并通過GPU并行加速方法生成所述遙感影像的左核線影像和右核線影像；采用基于GPU的SIFT匹配算法快速提取所述左核線影像和所述右核線影像的第一同名像點，進而計算出左右核線影像的視差值范圍；利用SIMD+OpenMP算法對所述第一同名像點進行并行快速逐像素半全局密集匹配分別從所述視差值范圍中得到所述左核線影像和所述右核線影像的視差值；根據(jù)得到的視差值計算所述左核線影像和所述右核線影像的第二同名像點，并由所述左核線影像和所述右核線影像與原始影像的關(guān)系反算得到原始影像的同名像點；根據(jù)所述原始影像的同名像點和所述RPC參數(shù)信息，利用GPU進行基于RPC模型的前方交會生成遙感影像數(shù)字表面模型DSM。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于GPU的線陣遙感影像DSM快速提取方法取方法，其特征在于，包括：獲取待處理的遙感影像以及所述遙感影像所對應的有理多項式系數(shù)RPC參數(shù)信息；對所述遙感影像進行Wallis濾波處理；利用圖形處理器GPU以及所述RPC參數(shù)信息，對濾波處理后的遙感影像利用投影軌跡法進行核線校正，并通過GPU并行加速方法生成所述遙感影像的左核線影像和右核線影像；采用基于GPU的SIFT匹配算法快速提取所述左核線影像和所述右核線影像的第一同名像點，進而計算出左右核線影像的視差值范圍；利用SIMD+OpenMP算法對所述第一同名像點進行并行快速逐像素半全局密集匹配分別從所述視差值范圍中得到所述左核線影像和所述右核線影像的視差值；根據(jù)得到的視差值計算所述左核線影像和所述右核線影像的第二同名像點，并由所述左核線影像和所述右核線影像與原始影像的關(guān)系反算得到原始影像的同名像點；根據(jù)所述原始影像的同名像點和所述RPC參數(shù)信息，利用GPU進行基于RPC模型的前方交會生成遙感影像數(shù)字表面模型DSM。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在所述利用SIMD+OpenMP算法對所述第一同名像點進行并行快速逐像素半全局密集匹配分別從所述視差值范圍中得到所述左核線影像和所述右核線影像的視差值之后，所述方法還包括：根據(jù)分別得到的所述左核線影像和所述右核線影像的視差值進行視差一致性檢查。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，在所述根據(jù)所述原始影像的同名像點和所述RPC參數(shù)信息，利用GPU進行基于RPC模型的前方交會生成遙感影像數(shù)字表面模型DSM之前，所述方法還包括：在所述視差一致性檢查通過后，通過中值濾波器對所述視差值進行中值濾波。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用SIMD+OpenMP算法對所述第一同名像點進行并行快速逐像素半全局密集匹配分別從所述視差值范圍中得到所述左核線影像和所述右核線影像的視差值包括：對所述第一同名像點進行Census變換得到所述同名像點的匹配代價，并根據(jù)所述匹配代價建立視差空間影像DSI；在所述DSI內(nèi)采用半全局密集匹配對所述第一同名像點的匹配代價進行匹配代價聚合，求解最優(yōu)值處理得到所述第一同名像點的視差值。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，在用GPU并...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：折曉宇，范曉敏，鞏丹超，陳巍然，靳笑琳，
申請(專利權(quán))人：西安航天天繪數(shù)據(jù)技術(shù)有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：陜西;61