2024年3月27日发(作者：联想y430拆机)

第３７卷第２期　桂林电子科技大学学报　

Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｇｕｉｌｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　

Ｖｏ１．３７，ＮＯ．２　

ＡＤｒ．２Ｏｌ７　

２Ｏ１　７年４月　

融合ＳＧＭ与Ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ　的真正射影像遮挡检测算法　

化雪诚　，吴　军　，彭智勇　

（１．桂林电子科技大学电子工程与自动化学院，广西桂林　５４１００４；　

２．桂林电子科技大学广西自动检测技术与仪器重点实验室，广西桂林　５４１００４　

３．桂林电子科技大学广西信息科学实验中心，广西桂林　５４１００４）　

摘　要：针对真正射影像制作过程中因相机倾斜和高大建筑物产生的遮挡问题，提出了一种融合ＳＧＭ与Ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ的真正　

射影像遮挡检测算法。该算法利用ＳＧＭ密集匹配检测到的遮挡信息作为遮挡判断的条件，井与传统Ｚ　Ｂｕｆｆｅｒ算法的遮挡　

判断准则相结合，作为真正射影像制作过程中遮挡检测的判断准则，通过判断准则的接连判断，实现遮挡区域的准确检测。　

实验对航空立体影像使用该算法并与传统方法进行对比实验，结果表明，该算法在遮挡区域检测的准确性更高，且在一定　

程度上解决了伪可见问题。　

关键词：真正射影像；遮挡检测；密集匹配；Ｚ　Ｂｕｆｆｅｒ　

中图分类号：ＴＰ３９１．９　文献标志码：Ａ　文章编号：１６７３—８０８Ｘ（２０１７）０２　０１３４—０６　

Ａ　ｔｒｕｅ　ｏｒｔｈｏｐｈｏｔｏ　ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＳＧＭ　ａｎｄ　Ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ　

ＨＵＡ　Ｘｕｅｃｈｅｎｇ　，ＷＵ　Ｊｕｎ　，ＰＥＮＧ　Ｚｈｉｙｏｎｇ　’　’。　

（１．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，Ｇｕｉｌｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕｉｌｉｎ　５４１００４，Ｃｈｉｎａ；　

２．Ｇｕａｎｇｘｉ　Ｋｅｙ　Ｌａｈｏｒａｔｏｒｙ　ｏｆ　Ａｕｔｏｍａｔｉｃ　Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　ａｎｄ　Ｉｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓ，　

Ｇｕｉｌｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕｉｌｉｎ　５４１００４，Ｃｈｉｎａ；　

３．Ｇｕａｎｇｘｉ　Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　Ｃｅｎｔｅｒ　ｏｆ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｇｕｉｌｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｇｕｉｌｉｎ　５４１００４，Ｃｈｉｎａ）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ　ｔｒｕｅ　ｏｒｔｈｏｐｈｏｔｏ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＳＧＭ　ａｎｄ　Ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ　ｉｓ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｔｏ　Ｓｏｌｖｅ　ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ　ｐｒｏｂｌｅｍｓ　ｃａｕｓｅｄ　

ｂｙ　ｔｉｌｔ　ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙ　ｏｎ　ｈｉｇｈ　ｂｕｉｌｄｉｎｇｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｏｆ　ｔｒｕｅ　ｏｒｔｈｏｐｈｏｔｏ　ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｕｓｅｓ　ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　

ａｃｃｅｓｓｅｄ　ｂｙ　ｔｈｅ　ＳＧＭ　ｄｅｎｓｅ　ｍａｔｃｈｉｎｇ　ｍｅｔｈｏｄ　ａｓ　ａｎ　ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ　ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ　ａｎｄ　ｃｏｍｂｉｎｅｓ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　Ｚ—ｂｕｆｆｅｒ　ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ　

ｃｒｉｔｅｒｉａ　ｔＯ　ａｃｃｕｒａｔｅｌｙ　ｄｅｔｅｃｔ　ｔｈｅ　ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ　ａｒｅａ．Ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　ｍａｋｅｓ　ａ　ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ　ｆｏｒ　ａｅｒｉａｌ　ｓｔｅｒｅｏ　ｉｍａｇｅ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｉｓ　ｐｒｏ　

ｐｏｓｅｄ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔ　ｓｈｏｗｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｈａｓ　ｈｉｇｈｅｒ　ａｃｃｕｒａｃｙ　ｏｎ　ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ　

ａｒｅａ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｓｏｌｖｅｓ　ｔｈｅ　ｐｓｅｕｄｏ　ｖｉｓｉｂｌｅ　ｐｒｏｂｌｅｍ．　

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｔｒｕｅ　ｏｒｔｈｏｐｈｏｔｏ；ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｄｅｎｓｅ　ｍａｔｃｈｉｎｇ；Ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ　

正射影像是一种地面正射投影影像，消除了因相　

片倾斜和地形起伏产生的建筑物“鬼影”问题［　。正　

处处满足正射投影，尤其是对于城市地区的大比例尺　

航空影像，由于相机的倾斜和高大建筑物的影响，会　

在正射影像制作过程中产生遮挡现象，而传统的数字　

微分纠正技术无法解决此问题，导致最终的影像存在　

大量“鬼影”［４］。真正射影像制作是指同时消除地形和　

地面三维目标投影变形的正射影像处理流程ｌ＿５剞。该　

射影像的几何精度和视觉特征可与地图相媲美，且具　

有统一的比例尺，所以ＧＩＳ将其作为常用的工作底　

图，用户可以利用它直接进行长度量测、距离量测　

等［＝２　。但是，这种传统的正射影像严格意义上并非　

收稿日期　

２Ｏ１　６　１］一】８　

基金项目　

广西自然科学基金（２Ｏｌ　４ＧＸＮＳＦＡＡｌ１８３０２）；广西自动检测技术与仪器重点实验室基金（ＹＱ１　５１０８）；广西高校科学技术研究项目　

（ＫＹ２０１　５ＹＢｌｌ１）　

通信作者　

吴军（１９７３一），男，湖北武汉人，教授，博士，研究方向为数字摄影｛贝ＩＩ量、计算机视觉、遥感影像处理理论及应用。Ｅ　ｍａｉｌ：ｗｕｉｕｎ９３１６１＠１６３．ｃｏｉｎ　

引文格式　

化雪诚。吴军，彭智勇．融合ＳＧＭ与ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ的真正射影像遮挡检测算法［Ｊ］．桂林电子科技大学学报，２Ｏ１７，３７（２）：１３４　１　３９．　

第２期　化雪诚等：融合ＳＧＭ与ｚ　Ｂｕｆｆｅｒ的真正射影像遮挡检测算法　１３５　

流程解决了传统正射影像存在的“鬼影”问题。真正射　

影像制作最核心的部分为遮挡检测，遮挡检测结果的　

好坏会对真正射影像制作的视觉效果产生直接影响。　

Ａｍｈａｒ等　融合ＤＴＭ和数字建筑物模型ＤＢＭ　

生成真正射影像，该算法先将建筑物和地面分离，再　

分别对二者进行纠正，最后将其融合为最终结果。谢　

文寒等　在数字建筑物模型ＤＢＭ的基础上，采用改　

进的ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ算法进行遮挡检测。为了提高遮挡检　

测效率，在检测过程巾引入了ＭＢＲ的概念，但未从　

根本上消除传统ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ算法存在的伪遮挡和伪可　

见问题。Ｈａｂｉｂ等　提出了一种基于角度的遮挡检　

测算法，该算法认定，从地底点出发，沿着其中一条摄　

影光线，投影差造成的变形程度与摄影中心到ＤＳＭ　

点的距离成正比，通过地底点、摄影中心和ＤＳＭ点　

依次连接所形成的角度变化，判断当前ＤＳＭ点的可　

见性。王潇等　叫在数字建筑物模型ＤＢＭ的基础上，　

提出了一种迭代检测算法，该算法假设建筑物的墙面　

和屋顶会形成许多多边形，沿投影方向将这些多边形　

迭代投影至数字地面模型ＤＴＭ上，最终的遮挡区域　

即为投影所形成的多边形区域减去建筑的屋顶多边　

形区域。ＳＧＭ密集匹配在视差优化阶段对遮挡区域　

进行检测，由于在匹配阶段遮挡的定义是针对单遮挡　

的情况，未考虑类似真正射影像制作过程中的多遮挡　

情形，检测到的遮挡区域不完整。　

Ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ遮挡检测算法是目前主流的遮挡检测　

算法，其融合了计算机视觉与图形学的相关技术　。。　

Ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ遮挡检测算法认定［９］：在一条摄影光线上，　

会形成几个不同的目标点，距离摄影中心远的目标点　

会被距离摄影中心近的目标点遮挡。在计算过程中，　

由于未考虑投影变形造成的影响和ＤＳＭ分辨率与　

影像分辨率的差异，最终结果会存在伪可见和伪遮挡　

等噪声问题［ｇ］。鉴于此，提出融合ＳＧＭ与Ｚ　Ｂｕｆｆｅｒ　

的真正射影像遮挡检测方法。将ＳＧＭ密集匹配获　

得的遮挡信息作为遮挡约束引入到传统Ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ遮　

挡检测算法中，以解决传统Ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ算法对遮挡区　

域的漏检测问题。　

１　算法原理　

融合Ｓ（　Ｍ与Ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ的真正射影像遮挡检测　

流程如图１所示。利用ＳＧＭ密集匹配算法生成立　

体像对的初始遮挡信息，将其作为遮挡判断的一个准　

则，并与传统Ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ算法的遮挡判断准则相结合，　

作为真正射影像制作过程巾遮挡检测的判断准则，再　

进行间接微分纠正，在纠正过程中引入遮挡判断，根　

据判断准则对可见性矩阵进行标记，最后遍历可见性　

矩阵进行像素填充，输出影像。　

图１　融合ＳＧＭ与Ｚ　Ｂｕｆｆｅｒ的真正射影像遮挡检测流程　

Ｆｉｇ．１　Ｆｌｏｗ　ｃｈａｒｔ　ｏｆ　ｔｒｕｅ　ｏｒｔｈｏｐｈｏｔｏ　ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ　ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　

ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＳＧＭ　ａｎｄ　Ｚ—Ｂｕｆｆｅｒ　

１．１　ＳＧＭ密集匹配得到初始遮挡信息　

ＳＧＭ密集匹配算法　对传统的动态规划算法　

进行了改进，该算法对光照变化不敏感，通过计算影　

像之间的互信息作为影像匹配的相似测度值，并且为　

了提高整体匹配的可靠性，在算法中引入了平滑约　

束。ＳＧＭ算法可分为如下３个阶段［１　。］：　

１）像素匹配代价计算。基于互信息的像素匹配　

代价计算公式为：　

Ｃ（　，ｄ）一一Ⅲ　』ｌ＿（Ｊ　，Ｊ　）。　（１）　

其巾：，，？『　为基于信息熵的影像互信息；Ｊ　为待匹　

配影像像素　的灰度值；　为匹配影像中与　所对　

应的像素ｑ＝＝＝　（声，　）的灰度值，Ｐ（　，（＝ｆ）表示２个同　

名像点在核线影像上的坐标关系；　为水平视差值。　

假设待　配影像已经沿着核线的方向进行扫描，则　

Ｐ（　，ｄ）一（户　一ｄ，　）。　（２）　

通过影像的信息熵ｈ　、ｈ　与联合信息熵矗『１．Ｌ确定　

影像的互信息Ⅲ　，即　

７Ｙｌ』

．．

』　

（ｉ，是）一ｈ　Ｊ　（　）４－ｈ　（是）——ｈ』

．，

』　，

（ｉ，是）。（３）　

ｈ，、ｈ　，　经过泰勒级数展开可分别表示为：　

ｌ３６　桂林电子科技大学学报　

ｈ，（ｉ）一　１ｇ（（Ｐ　Ｊ（ｉ）ｏ　ｇ（／））　ｇ（ｉ））；（４）　

，　

＾ｆ１．“（ｉ，是）一ｌ　ｌｇ（（Ｐ

』１．　。

（ｉ，ｋ）③　

ｇ（ｉ，志））Ｏ　ｇ（ｉ，ｋ））。　（５）　

其中：ｏ为高斯卷积；　为影像总像素数。通过影像　

灰度直方图可求出Ｐ　待匹配影像的灰度概率分布和　

Ｐ　联合概率分布。　

２）视差计箅。ＳＧＭ算法在像素匹配代价的基础　

上，将能量函数定义为：　

Ｅ（Ｄ）一∑（（、　（　，ｄ　）＋∑Ｐ　Ｔ［１　一　ｌ一１］＋　

ｐ　ｑ∈Ｎ　ｐ　

∑Ｐ：ＴＥ　　ｌ一　ｌ＞１］）。　（６）　

ｕ∈Ｎ／，　

其巾：Ｐ为任意一个像素；Ｃ　为像素Ｐ对应的匹配代　

价；Ｎ　为像素Ｐ的邻域；Ｐ　、Ｐ。为像素　邻域内的　

惩罚系数，对应像素间的视差变化，且Ｐ　＞Ｐ　＞０，　

Ｐ　对较小的视差变化进行惩罚，Ｐ　对较大的视差变　

化进行惩罚；Ｄ为待　配影像的密集视差图；Ｔ为布　

尔函数，用来选取惩罚系数。ＳＧＭ算法采用多路径　

动态规划优化计算的方式来解决Ｅ（Ｄ）全局最小化　

这一ＮＰ问题：　

Ｓ（声，　）一　Ｌ　（　，　），　（７）　

，　（ｐ，　）一（ＴＭ（Ｐ，　）＋　

ｍｉｎ（Ｌ，（　，．，ｄ），Ｌ　（Ｐ—ｒ，ｄ一１）＋Ｐｌ，　

Ｊ　（　ｒ，　＋１）＋Ｐｌ，ＩｎｉｎＬ　（　—ｒ，ｉ）＋　

Ｐ２）一ｍｉｎ　Ｌ　（Ｐ—ｒ，ｋ））。　（８）　

其中：ｓ（Ｐ，ｄ）为累加路径代价，当路径代价取得最　

小值时。所对应的视差ｄ即为像素Ｐ的最优视差；　

Ｌ　（ｐ，　）为像素Ｐ沿路径ｒ的匹配代价；Ｌ　（ｐ—ｒ，　

）为当前路径ｒ上像素Ｐ的前一点的匹配代价。　

３）视差优化。主要包括左右视差一致性检验、巾　

值滤波和像素插值、亚像素精度的计算等。左、右视　

差图的一致性检验和错误视差区域的剔除只是把遮　

挡点和部分误匹配点从视差图中区分开来，将其置为　

无效值。并未进行后续的处理，因此还需对这些无效　

视差像素进行辨别。视差图中存在的无效视差可分　

为遮挡和误匹配２类，遮挡与遮挡物本身的视差有　

关，而误匹配与邻域内的视差相关。遮挡、误匹配辨　

别示意如图２所示。对于视差图中的无效视差像素　

Ｐ，查看其８个邻域方向上的有效视差，若有效视差　

的差值等于或小于一个像素，则此无效像素为误匹配　

的情况，否则此无效像素为遮挡情况。　

图２遮挡、误匹配辨别示恿图　

Ｆｉｇ．２　Ｄｉａｇｒａｍ　ｏｆ　ｏｃｃｌｕｓｉｏｎ　ａｎｄ　ｍｉｓｍａｔｃｈｉｎｇ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　

ＳＧＭ密集匹配算法通过逐个像素的匹配为待匹　

配影像生成初始视差，并在视差优化阶段对无效视差　

区域进行判别，为后续的遮挡检测提供初始遮挡信息。　

１．２　间接微分纠正　

间接微分纠正是指从纠正后影像的像点坐标出　

发反向求得其原始影像的像点坐标。间接微分纠正　

示意图如图３所示。　

，　＼　／

曩　芝蜘　ｅ催　【　

，　ｒ　、　灰度插值＼　

Ｉ　

／　

黼　／　

／　

一

、　

　

－

－－－

－－．

Ｅ　

＼　

Ｌ　鳃　礤　）　阁　

ｙ　

＼　

纠正图一　像　Ｘ　

图３　间接微分纠正示意图　

Ｆｉｇ．３　Ｄｉａｇｒａｍ　ｏｆ　ｉｎｄｉｒｅｃｔ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ　ｒｅｃｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ　

１）计算地面点坐标。设正射影像上任一像素点　

Ｐ的坐标为Ｐ（Ｘ　，Ｙ　），正射影像左下角顶点坐标为　

（ｘ　Ｙ。），正射影像像素的间隔为（ＡＸ，ＡＹ），正射影　

像比例尺为Ｍ，则Ｐ点对应的地面坐标为：　

Ｘ—Ｘ　＋Ｍ×△Ｘ×Ｘ　，　

Ｙ—Ｙ　＋Ｍ×△ｙ×Ｙ　。　（９）　

２）从相应的ＤＳＭ数据中内插得到Ｐ点对应的　

高程值Ｚ，进而得到Ｐ点对应的地面坐标（Ｘ，Ｙ，Ｚ）。　

３）根据共线方程，反解求出地面点Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）　

对应的像点坐标Ｐ（　，ｙ），　

＆　（Ｘ—Ｘ　）＋ｂ　（ｙ—Ｙ　）＋ｆ　（Ｚ—Ｚ　）　

一丑　一＿，　－二二　二Ｆ＿　二　’　

“　（Ｘ一义　）＋６　（Ｙ—Ｙ　）ｑ－ｃ，（Ｚ—Ｚ　）　

Ｙ一　。一＿，　二　了　二　。　

（１０）　

第！　

ｊ　Ｌ・ｆ１．＿ｒ、、・　为　

．

ｆ尕、　一　、、　、／　像的　

Ｉ叫ｌ　拨　。【ＩＩ】　』　（１０）　求Ｊ１０像　ｊ、　卜ｆ，Ｊ　１　．　址　

遮　

『』、Ｊ，Ｊ　ｆ　

、　

隶：　、、　、、　、为搬　的物　‘　，＇　ｎＪＪ　ｌ＾怀；　、　

憾数．采Ｊ＋】圾线　内捅的＿，Ｊ‘浊逊行像豢捕　．　

挡影像的输ｆ¨　

为地【ｎ　ｎ０物，Ｊ‘。：　Ｊ　ｌｆ，Ｊ　；　、ｈ　、　，（　＝－二１．２，：ｓ）　

ｆ｝｛　Ｉ　述步蝶【！Ｉ　ＪＩｆ『完成从纠Ｉ　像到　始彬　

为【］个力一　余弦，…　像的：｛个外力　ｆ　『ｆＪ汁镎所　

２　实验结果与分析　

像的　ｌ＾标转换　

１．３　遮挡检测和影像输出　

１．３．１　遮挡检测１　

像　水、ｒ骸线影像一Ｉ＾标父系足・　埘心　

的．　水、ｔ　线　像址通过　始倾斜　像　接啊排借　

０．　ＬＩ』』】々终Ｉ　，１　☆青ｆ｝豇糸：｝；　ｆ象Ｊ：ｆ，Ｊ　ｉ　¨：遮　当Ｊ×：城．　

许将　为ｉ￣Ｊ．１始遮　ｆ　息．…Ｊ　遮　｛＝：；＝洲。遮　１检删　

步骤　卜：　

１）定义　（　Ｍ遮　｛＝ｆｉ　、Ｉ）ＳＭ　Ｉ叮　、　（；Ｍ　

遮　；刈‘心Ｊ　始彬像．维数　原始影像村　ｄ．．越ｉ　

过　（；Ｍ　策ｆＪＬ　僻刘　像的遮　ｉｘ：域轮　

．

将轮味ｆ～订ｆ轮味ｆ　的＾　“　的　Ｍ遮　

ＩＩｌ　ｆ，Ｊ　ｆａｌ　、（１　【，ｆ　）．轮均；外的　－　、　ｉ　为Ｉｒ　ＬＩ　（・，Ｊ－　

）　Ｉ）ＳＭ　ｆＩＪ’　ｉｊ　ｊ【）　～Ｉ纠ｆ　ｚ、』ｆ、　．维数　Ｉ』ｊＣ树ｆ　

Ｉ，ｉｌ．Ｊｌ　Ｊ　Ｊ　ｆ，Ｊ　Ｉ）　＿￣１十｝｝』　ｑ址　ｌｌＪ’　ｒ１　Ｉ）ＳＭ　Ｉ・Ｊ．　

ｆ　：ｆ　‘ｆ　部ｆ，Ｊ；　为Ｉ１　

）ｆｌ　“ｔ　』　（１【】）求ｆＩ；ｎ０　ｆ象　ｔ　、　＾ｌ　】；／Ｊ（．　．、，）．　ｌＪ　ＨＩ　、ｊ　

Ｊ、　的　（　Ｍ遮　ｉＩｊ　Ｊ　的状怠　：　ｔｌｓ　、．叭Ｉ将ｌ　ｊ　

Ｊ　Ｉ）ＳＭ｝，．　为ｆａｌ　ｓ　；　：乃ｔＩ－ＬＩＣ＇．０１０　１　进行处川　．　．

１．：｛．２　遮挡检测：　

Ｚ—Ｉ｛Ｌ１ｍｒ遮捎判断准…：　条摄　线Ｉ　．会　

Ｊｆ＝三Ｊ戊几个１　¨的¨　－　瑚　离摄　远的『１　点会　

做　离搬　ｔｌ　心近的¨｝，Ｊ　遮　．．遮　捡测步骤　

＆Ｌ１卜：　

１）　遮　愉测Ｊ　ｒｆ１，Ｉ　成的Ｉ）ＳＭ　ＩＩ　的　

状　ｆ，ｊ：　

！）定艾－个　～ｌ｛　・　、１’Ｉｊ　『Ｉ乍　—Ｂｕｆｆｅｒ　Ｌｊ　

始影像卡¨埘ｆ　．维数　ｊ　ｊ　川　．川　求地ｍ　点剑十ｊ圭　

影ｌｆ】心的　离，　像点埘Ｊ、　的Ｉ）ＳＭ　怀。　

：｛）符Ｉ）ＳＭ　ｆ，ｆ　的状态为ｆ；ｔｌｓ（，．１Ｊ！ｌＪ逊ｉ　卜，　

点的削断；　：　１　Ｆｔｌ（　．　进仃卜－步骤　、　

１）符…脱新的地　＾　投　刊川・个像素时．比较　

的ｆ　ｊ　ｆ　，　ｆｌ　人／卜．ｊ孑较人的Ｊ　×寸Ｊ、　的　

Ｉ）ＳＭ　ｌｆ，Ｊ　为　ｌ　．１　Ｉｄ¨、ｊ‘　ｆ暂较，Ｊ、『Ｉ，Ｊ，　和１　Ｊ、　』，ｌ０　

Ｉ）ＳＭ　ｆ｝＇Ｊ‘ｑ　ｌ＾ｆ，Ｊ　ｊ　ｌＪ　ｚ　ｌ｛ｕｆｆ（、ｒ　Ｊ　：　Ｉ）ＳＭ　ＩＩ　Ｊ’　

、　

１．　：｛　影像输出　

』｛　终ｉ　刮的Ｉ）ＳＭ　，ｊ‘　ｉ　．依　，人趟ｒＪｊ．×．『　

ＩｌＪ　的｝　Ｊ叫进ｆ　ｆ牧分’　Ｌ｝Ｊ　Ｊ　ｆ象索　ｃ　ｆ．　、Ｊ　４　ＩＩＪ’　ｎ０｛弁　

２．１　实验数据　

为＿ｒ测试改进算法的仃效　．选收！组影像进干亍　

实验　行以Ｍｉｃｒｏｓ（）ｆｔ　Ｖｉｓｔａ【ｌ　Ｓｔｕｄｉｏ　２ｏ１（）作为软件圩　

发Ｉ　．　惠许Ｉ　作站（卜顿：｛．６（　Ｈ　ｚ．『Ｊ、】仃ｌ６（　）、　

Ｗｉｌｑ．ｄｏｗｓ　７操作系统卜　陔算法　验彬像如　

ｌ所　．航　、　像埘　ｉ　ＴＨ　ｋ　＼ｉｒ公川的ＭＩＩ）Ａ　

搬　系统扶取．像对的像『　人小为３　１　８８像素　ｓ８ｌ　ｌ　

像素．　问分辨卒约为（１．１…．均　怍畸　饺Ｉｆ　处　

图ｉ　实验影像　

Ｉ　ｉ　．Ｉ　ｌ＇￣ｘｐｅ　ｒｉｎｉｔ－ｎｔａｌ　ｉｍ　ｌｇｔ　

２．２实验结果分析　

为ｒ验　小算法的遮４－　ｉ伶测效　．将小　：法借到　

的遮　愉洲结粜　（　Ｍ　ＩＪＬ眦迹　伶删　、Ｚ　

ｌ｛　ｆｉｆｅ，’遮　检测结　比较　、　体影像对得到的　

像如　５昕示．ｓ（；Ｍ惭ｌ｝三　遮　伶测结粜　『冬Ｊ　

６　Ｊ听，Ｊ＝：．，／一Ｂｕｆｆｃ，ｒ诈法遮捎愉删结　１　７　爪．小　

竹法遮　俭洲纳　『』ｕ　８所永　从Ｉ冬Ｉ　ｊ　’…．…Ｊ　

机倾斜币Ｉ１Ｉ　缱筑的　．Ｉ　ｌｑ，ｆ　像ｒ｝一　…肌所蚪　

的“魁形”脱象　。从【冬１　６…行…．…　（　Ｍ密　ｐ　

过　ｌＩ１，对遮　的定义　针埘　・ｌ　像ｌｆ１，　ＪＩ　

’）ｌ卜１小Ｊ祭ｊ　对３２０．３２　

圈　正射影像　遮挡检测结果　

图　本算法遮挡检测结果　

！１９Ｊ　化雪诚　：融合Ｓ（　Ｍ　／ｌｋ：ｄｆｅｒ的　Ｉｌ　际迹　愉洲＝｝＝ｊ＝　、　

根据Ｊ　述结沦分析．并通过小斡：法与　（；Ｍ、　

１　ｆ　’算法的遮　ｆ＝：；＝洲结果比较．　¨；以下结论：　

１）相比ＳＧＭ：ＪＩ苷　配遮　ｆ＝：；＝洲结果．本算法刈　

遮　』Ｘ．域的愉测效　ｆｉ月显优ｊ：Ｓ（；Ｍ锋法．检测剑的　

遮　Ｉ）（域更加完憾．斛决了ＳＧＭ钟：法存存的　检测　

问题　

）相比Ｚ—Ｉ｛Ｌ】ｆ　‘遮挡俭测　，本　法　定　

ｉ：解决ｒ传统ｒ／一ｌ￣ｕｆｆｃｒ算法的　愉测　题。　

为验证小　法愉洲结果的仃效　干ｎ昕得　沦的　

确性，通过原始影像、正射影像、Ｓ（　Ｍ密集　遮　

挡｝＝：；＝删、　／一Ｂｕｆｆｅｒ遮　俭测　夺　法愉测进行　验《１ｆ

比．结果如【冬１　９所爪。从罔９可行ｆＩ；．…ｒ卡Ｈ饥倾斜　

尚　建筑物的　响．导致止射影像俘在“魁影”脱　

象．如图９（ｈ）线　所　Ｉ　域：Ｓ（　Ｍ密集　遮　愉　

删…Ｊ＝其遮挡的定＿义问题．导致埘遮　域的检测１　

祭．漏愉测的　题较严　．如　）（　、）线　所　Ｉ　ＩＫ　

域；，／一Ｂｕｆｆｅｒ遮　ｉ伶洲算法对Ｉ）ＳＭ格网的分辨率　

常敏感．导致遮　枪测存　漏榆测ｆＩ１伪遮挡等噪　

．

『２【Ｊ图９（ｄ）线｛＝『｝　所同ｌ×　域；本镎法通过融合ｌ　述　

种　法．实现刈遮　域的榆删．　－定程度ｆ　解决　

ｊ’Ｓ（　Ｍ密集　遮　检测　，ｆｆｅｒ遮挡拎测『ｆ１　

仃　的漏检测川题．遮挡俭洲的精确　仃昕提高．『』ｌ　ｊ

９（ｅ）所，Ｊ：　

盛　

ｂ）　剥影像　（ｃ）ＳＧＭ密集旺配遮十、　

图　）　实验结果对比　

Ｉ　ｉｇ．【］　Ｃ（）Ｉ１１　ｉｓｏｎ　ｏｆ　ｅ＇ｘｐｃｒｉｌｌｌｔ，Ｉ１ｔａ］ｒｅｓｕｉ￣ｓ　

”对　Ｉ　射影像捌作过　…　ｉ饥倾斜＃－ｉＩ『　’　

编辑：张所滨