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龍圖騰網獲悉自然資源部國土衛星遙感應用中心申請的專利一種大規模衛星立體影像數據處理方法、介質及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120088413B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510570305.4，技術領域涉及：G06T17/00；該發明授權一種大規模衛星立體影像數據處理方法、介質及系統是由薛白;王藝穎;陳穎;岳慶興;岳明宇;周平設計研發完成，并于2025-05-06向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種大規模衛星立體影像數據處理方法、介質及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種大規模衛星立體影像數據處理方法、介質及系統，屬于衛星立體影像數據處理技術領域，首先對影像進行高斯濾波和小波降噪預處理，然后基于計算任務分配函數實現GPU和CPU的協同計算。通過多尺度特征提取和矩陣優化，獲取穩定特征矩陣和變動特征矩陣。采用四叉樹空間索引進行數據分塊，結合SIFT特征提取和K均值聚類優化特征表示。建立立體影像配準模型，通過最小生成樹算法確定最優拼接順序，采用漸進紋理融合方法實現影像拼接，最終生成高精度三維地表模型。本發明實現了處理效率和精度的統一，解決了現有技術難以在保證處理精度的前提下提高大規模立體影像數據的處理效率的技術問題。

本發明授權一種大規模衛星立體影像數據處理方法、介質及系統在權利要求書中公布了：1.一種大規模衛星立體影像數據處理方法，其特征在于，包括以下步驟：對衛星立體影像數據進行預處理得到預處理影像數據；將所述預處理影像數據分配至GPU處理流及CPU處理流進行并行計算；提取所述預處理影像數據的多維特征矩陣；采用矩陣鏈乘法動態規劃算法進行特征分解；建立空間索引生成數據塊；提取特征向量并聚類優化；建立配準模型及評估函數；構建拼接圖并確定拼接順序；執行影像拼接及深度信息重建；其中通過計算任務分配函數實現GPU與CPU的協同計算，采用最小生成樹算法優化拼接順序，基于匹配質量評估函數進行動態優化；其中，建立配準模型的步驟，具體是基于優化的特征向量進行特征匹配，設定距離比率閾值為0.8，采用隨機抽樣一致性算法剔除外點，設置內點閾值為3像素，迭代次數為1000次，通過最小二乘法求解仿射變換參數建立配準模型；構建匹配質量評估函數，當匹配質量評估值小于0.75時重新執行配準模型構建；構建拼接圖的步驟，具體是計算影像數據塊間的重疊區域面積比例及匹配質量評估值，采用加權求和確定邊權重值，重疊面積比例權重為0.3，匹配質量評估值權重為0.7；采用Kruskal算法求解最小生成樹確定拼接順序；執行影像拼接及深度信息重建的步驟，具體是采用最小值圖割算法計算最優縫合線，設置32像素寬度的過渡帶；當局部區域灰度差分值大于8時進行局部重新拼接；采用半全局匹配算法計算視差圖，設置視差搜索范圍為0到64像素，通過三角測量原理重建三維地表模型；所述計算任務分配函數表示如下： ； 式中，為矩陣運算復雜度指標，為數據流量指標，為計算依賴性指標，為權重系數；當時，任務分配給GPU處理流；否則分配給CPU處理流； ； 式中，為第個矩陣的行數；為第個矩陣的列數；為矩陣運算類型系數，加減運算取1，乘除運算取2，求逆運算取3；為基準運算量，取值為次浮點運算；為待處理矩陣的數量； ； 式中，為第個數據塊的大小；為數據訪問頻率系數，連續訪問取1，隨機訪問取2；為系統內存容量；為數據塊數量； ； 式中，為依賴關系矩陣元素，若數據塊依賴數據塊則取1，否則取0；為總數據塊數量； 所述匹配質量評估函數表示如下： ； 式中，為待匹配圖像塊；為梯度算子；為均值；為標準差；為權重系數；為像素坐標位置； 所述提取特征向量并聚類優化的步驟具體是：利用尺度不變特征變換算法提取每個影像數據塊的特征描述子，采用K均值聚類算法對所述特征描述子進行聚類，得到特征聚類中心點；其中，特征描述子的提取包括：利用尺度不變特征變換算法提取特征點，對每個特征點，計算其主方向，生成128維的特征描述子；下面是特征點的計算過程：首先構建尺度空間： ； 式中，為尺度可變的高斯核；為尺度參數，為原始圖像，為像素坐標位置，高斯差分圖像計算： ； 式中，為尺度因子，特征點的局部極值檢測條件為： ； 式中，為檢測閾值，為特征點的26鄰域，特征點的主方向計算基于梯度直方圖： ； ； 其中，拼接圖的邊權重計算函數為： ； 式中，為重疊面積；為圖像塊面積；為匹配質量，為權重系數；為深度連續性度量： ； 式中，為重疊區域像素數量；為對應點的深度值。

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