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MVSNet在空间目标三维重建中的应用
文献摘要：
对空间目标进行三维重建能够为在轨服务卫星提供服务对象的结构信息,是提高系统自主性的关键技术.受空间目标的结构对称性以及成像非朗伯特性的影响,传统的重建方法存在特征点匹配错误或特征点匹配不足的问题,重建精度低.针对该问题,提出了一种基于MVSNet深度学习网络实现空间目标三维重建的方法,利用深度学习提取图像高层语义,提高了立体匹配的鲁棒性.首先,基于空间目标的成像特点,分析了模型的几何结构和材质对重建结果的影响,设计了搭建在Blender平台上的空间目标多视图采集系统.然后,基于MVSNet深度学习网络,采用多尺度卷积充分提取了图像的深度特征,并通过编码解码结构融合和规整上下文信息进行了立体匹配,有效解决了传统方法重建卫星的弱纹理、反射、重复纹理等区域时对特征点的高度依赖问题.最后通过残差网络解决了多次卷积造成的边界过平滑问题,进一步提升了重建效果.实验结果表明,所设计的重建模型的平均准确度误差为0.449 mm,平均完整度误差为0.379 mm,误差综合评价为0.414 mm,精度较经典开源软件COLMAP提升了 20％.该方法为空间操作自动化提供了技术参考,进一步推动了三维重建在相关领域中的应用.
文献关键词：
遥感;深度学习;多视图;空间目标三维重建;卷积神经网络;编码解码结构
中图分类号：
作者姓名：
王思启;张家强;李丽圆;李潇雁;陈凡胜
作者机构：
中国科学院上海技术物理研究所中国科学院智能红外感知重点实验室,上海200083;中国科学院大学,北京100049;国科大杭州高等研究院,浙江杭州310024
文献出处：
引用格式：
[1]王思启;张家强;李丽圆;李潇雁;陈凡胜-.MVSNet在空间目标三维重建中的应用)[J].中国激光,2022(23):170-179
A类：
空间目标三维重建,COLMAP
B类：
MVSNet,在轨服务,服务对象,结构信息,朗伯,重建方法,存在特征,特征点匹配,重建精度,深度学习网络,立体匹配,成像特点,几何结构,建在,Blender,多视图,采集系统,多尺度卷积,分提,深度特征,编码解码结构,规整,上下文信息,弱纹理,残差网络,过平滑,完整度,开源软件,空间操作,操作自动化
AB值：
0.306393
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