| 本文主要的创新点 | 第6-11页 |
| 摘要 | 第11-13页 |
| ABSTRACT | 第13-15页 |
| 1 绪论 | 第16-25页 |
| 1.1 研究目的与意义 | 第16-17页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第17-21页 |
| 1.2.1 基于影像密集匹配的数字表面模型自动生成 | 第17-19页 |
| 1.2.2 数字地形模型自动提取 | 第19-21页 |
| 1.2.3 发展趋势 | 第21页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第21-23页 |
| 1.3.1 半全局优化方法剖析 | 第22页 |
| 1.3.2 基于物方的密集匹配和DSM生成 | 第22页 |
| 1.3.3 DSM精化方法研究 | 第22页 |
| 1.3.4 中低分辨率DSM滤波 | 第22-23页 |
| 1.4 相关补充资料 | 第23页 |
| 1.5 论文组织 | 第23-25页 |
| 2 半全局优化原理 | 第25-41页 |
| 2.1 引言 | 第25-26页 |
| 2.2 图像处理问题的MRF求解模型 | 第26-29页 |
| 2.2.1 MRF的定义 | 第27页 |
| 2.2.2 MRF最大后验概率估计 | 第27-28页 |
| 2.2.3 Pairwise MRF能量函数 | 第28-29页 |
| 2.3 从动态规划到半全局代价积聚 | 第29-32页 |
| 2.3.1 能量函数的动态规划解法 | 第29-30页 |
| 2.3.2 半全局代价积聚方法 | 第30-32页 |
| 2.4 半全局优化的理论本质 | 第32-33页 |
| 2.4.1 与动态规划的异同 | 第32-33页 |
| 2.4.2 与置信度传播的关系 | 第33页 |
| 2.5 半全局优化的影响因素 | 第33-40页 |
| 2.5.1 初始代价 | 第34-35页 |
| 2.5.2 惩罚函数 | 第35-36页 |
| 2.5.3 平衡系数 | 第36页 |
| 2.5.4 平滑约束 | 第36-37页 |
| 2.5.5 离散化步距 | 第37-38页 |
| 2.5.6 积聚路径 | 第38-40页 |
| 2.5.7 金字塔策略 | 第40页 |
| 2.6 小结 | 第40-41页 |
| 3 半全局铅垂线轨迹法影像匹配与DSM生成 | 第41-66页 |
| 3.1 引言 | 第41-42页 |
| 3.2 半全局铅垂线轨迹法 | 第42-44页 |
| 3.2.1 本文方法的提出 | 第42页 |
| 3.2.2 原理和优势 | 第42-44页 |
| 3.3 高程步距鲁棒的匹配代价 | 第44-47页 |
| 3.3.1 原理简介 | 第44页 |
| 3.3.2 自适应高程步距计算 | 第44-46页 |
| 3.3.3 匹配代价计算 | 第46页 |
| 3.3.4 代价函数归一化 | 第46-47页 |
| 3.4 基于半全局代价积聚的初始DSM生成 | 第47页 |
| 3.5 初始DSM引导下的半全局铅垂线轨迹法 | 第47-51页 |
| 3.5.1 顾及遮挡的匹配代价 | 第48-49页 |
| 3.5.2 真正射影像引导代价积聚 | 第49-50页 |
| 3.5.3 粗略地形引导自适应平滑 | 第50-51页 |
| 3.6 DSM后处理 | 第51-53页 |
| 3.6.1 抛物线内插 | 第51-52页 |
| 3.6.2 平滑去噪 | 第52-53页 |
| 3.7 DSM可靠性度量 | 第53-57页 |
| 3.7.1 基于地形特征的度量 | 第53-54页 |
| 3.7.2 基于匹配代价的度量 | 第54-56页 |
| 3.7.3 基于能量函数的度量 | 第56-57页 |
| 3.7.4 讨论 | 第57页 |
| 3.8 实验 | 第57-65页 |
| 3.8.1 高程步距鲁棒性实验 | 第58-59页 |
| 3.8.2 遮挡检测有效性实验 | 第59页 |
| 3.8.3 真正射影像引导有效性实验 | 第59-60页 |
| 3.8.4 粗略地形引导有效性实验 | 第60-63页 |
| 3.8.5 DSM可靠性度量实验 | 第63-65页 |
| 3.9 小结 | 第65-66页 |
| 4 DSM精化方法研究 | 第66-88页 |
| 4.1 引言 | 第66-70页 |
| 4.1.1 影像引导的深度图精化 | 第66-67页 |
| 4.1.2 深度图融合生成DSM | 第67-68页 |
| 4.1.3 大片云水区域问题 | 第68-70页 |
| 4.2 基于深度图的DSM精化 | 第70-76页 |
| 4.2.1 初始深度图及其可靠度图 | 第70-71页 |
| 4.2.2 影像引导的深度图精化 | 第71-74页 |
| 4.2.3 深度图融合与DSM生成 | 第74-76页 |
| 4.3 大片云水区域的DSM修补方法 | 第76-78页 |
| 4.3.1 DSM云水区域自动检测 | 第76-77页 |
| 4.3.2 DSM云水区域自动修补 | 第77-78页 |
| 4.4 实验 | 第78-87页 |
| 4.4.1 深度图精化模拟实验 | 第79-81页 |
| 4.4.2 DSM精化实验 | 第81-82页 |
| 4.4.3 DSM云水掩膜自动检测 | 第82-85页 |
| 4.4.4 基于泊松融合的DSM修补 | 第85-87页 |
| 4.5 小结 | 第87-88页 |
| 5 中低分辨率DSM的两步半全局滤波 | 第88-100页 |
| 5.1 引言 | 第88-89页 |
| 5.2 两步半全局滤波法 | 第89-91页 |
| 5.2.1 两步法滤波的提出 | 第89-90页 |
| 5.2.2 半全局滤波模型 | 第90页 |
| 5.2.3 原理和优势 | 第90-91页 |
| 5.3 基于SRTM的平坦区域掩膜检测 | 第91-93页 |
| 5.3.1 坡度图的半全局滤波 | 第91-92页 |
| 5.3.2 基于SRTM的平坦区域掩膜生成 | 第92-93页 |
| 5.4 分割约束的半全局滤波 | 第93-96页 |
| 5.4.1 DSM的半全局滤波 | 第94-95页 |
| 5.4.2 分割约束的半全局滤波 | 第95-96页 |
| 5.5 分类和内插 | 第96页 |
| 5.6 基于人工绘制掩膜的半自动滤波方法 | 第96-97页 |
| 5.7 实验 | 第97页 |
| 5.7.1 平坦区域掩膜检测 | 第97页 |
| 5.7.2 分割约束的半全局滤波 | 第97页 |
| 5.8 小结 | 第97-100页 |
| 6 实验与分析 | 第100-123页 |
| 6.1 航空影像密集匹配实验 | 第100-109页 |
| 6.1.1 数据说明 | 第100-101页 |
| 6.1.2 实验方法 | 第101-102页 |
| 6.1.3 实验结果 | 第102-107页 |
| 6.1.4 讨论 | 第107-109页 |
| 6.2 卫星线阵影像密集匹配实验 | 第109-116页 |
| 6.2.1 数据说明 | 第109-110页 |
| 6.2.2 实验方法 | 第110页 |
| 6.2.3 实验结果 | 第110-114页 |
| 6.2.4 讨论 | 第114-116页 |
| 6.3 中低分辨率DSM滤波实验 | 第116-122页 |
| 6.3.1 数据说明 | 第116-118页 |
| 6.3.2 实验方法 | 第118页 |
| 6.3.3 实验结果 | 第118-121页 |
| 6.3.4 讨论 | 第121-122页 |
| 6.4 小结 | 第122-123页 |
| 7 总结与展望 | 第123-126页 |
| 7.1 研究工作总结 | 第123-124页 |
| 7.2 主要贡献与创新 | 第124-125页 |
| 7.3 进一步工作与展望 | 第125-126页 |
| 参考文献 | 第126-136页 |
| 攻博士期间发表的科研成果目录 | 第136-137页 |
| 致谢 | 第137-138页 |