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卫星影像立体匹配是大规模地球表面重建的重要步骤之一,现有研究相对较少,且存在匹配效果不佳、模型泛化能力较差等问题。本文提出了一种基于深度学习的卫星影像立体匹配算法,算法流程包括数据集构建、立体匹配网络搭建、多级迁移学习及后处理。首先将裁剪得到的核线影像对输入改进的注意力成本网络,完成特征提取、注意力成本构建、视差估计与视差优化;然后经多级迁移学习训练的网络,可适应不同数据源,预测得到视差图;最后对视差图进行自适应后处理,以消除错误匹配。使用吉林一号高分02、高分04系列卫星影像进行试验,获取的视差图精度优于1像素,表明使用本文算法可获取准确、清晰的视差估计,决定了后续高质量数字表面模型结果的生成。 相似文献
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