基于可信度引导立体匹配的月球南极摄影测量地形重建方法

针对月球南极光照暗弱、阴影区域众多、月面形貌要素单一弱纹理,给影像立体匹配和三维地形重建带来极大挑战和困难的问题,提出了一种可信度引导的高效立体匹配算法(Efficient Confidence-guided Stereo Matching,ECSM),通过评估非支撑点的可信度来更新支撑点点集,构建三角网并利用三角形顶点的可信度重新估算其内部视差,提高匹配精度和效率。在此基础上,构建了月面摄影测量三维地形重建方法,并采用月球勘测轨道器(Lunar Reconnaissance Orbiter,LRO)窄角相机高分辨率影像数据,开展月球南极沙克尔顿(Shackleton)坑缘区域地形重建的验证实验。比较分析不同立体匹配算法生成的视差图和数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM),结果表明:所提出的算法在处理月面弱纹理和重复纹理区域影像方面具有可靠性。将生成的DEM与德国宇航中心(Deutsches Zentrum für Luft-und Raumfahrt,DLR)制作的同区域DEM以及美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的月球轨道激光高度计DEM(LDEM)进行对比分析,高程和坡度信息方面都表现出较高的一致性,验证了该方法的可行性和有效性,为月球南极探测着陆区选择提供可靠的数据方法基础。