لمعالجة مشكلات انخفاض دقة مطابقة الخصائص، والضوضاء في خرائط العمق المتوقعة، وعدم اكتمال إعادة بناء الحواف في مهام الاستريو متعددة الرؤى للصور الحرارية، تقدم هذه الورقة شبكة استريو متعددة الرؤى تعتمد على قيد الانتشار DiffusionMVS (الاستريو متعددة الرؤى بالانتشار). أولاً، تم تصميم وحدة استخراج خصائص متعددة المقاييس معززة بالخصائص MFE-FPN (شبكة هرم الخصائص المعزز متعددة المقاييس) لتعزيز قدرة الشبكة على تعلم خصائص صور الاستشعار عن بعد متعددة الرؤى بناءً على شبكة الهرم الخاص بالخصائص؛ ثانياً، تم اقتراح وحدة دمج الخصائص التكيفية AFA (دمج الخصائص التكيفي) لتجميع الخصائص من الطبقات المختلفة بشكل ديناميكي من أجل التقاط تفاصيل عمق حواف الهدف؛ أخيراً، تم تصميم نموذج تحسين جسم التكلفة المستند إلى قيد الانتشار DCM (وحدة قيد الانتشار) لإزالة الضوضاء من خرائط العمق المتوقعة من خلال تحسين توزيع قيم العمق التي تحتوي على نقاط ضوضاء، مع دمج شبكة المحول الموجهة بالحواف لتحسين إعادة بناء حواف خريطة العمق. أظهرت النتائج التجريبية في مجموعات البيانات WHU-TLC و LuoJia-MVS تحسناً في متوسط الخطأ المطلق (MAE) لنموذج DiffusionMVS بنسبة 28.11% و 3.37% مقارنة بالنماذج الأساسية، مما يدل على أداء إعادة بناء قوي وقدرة تعميم جيدة.

صور الاستشعار عن بعد;استريو متعددة الرؤى;استخراج خصائص متعددة المقاييس;دمج خصائص تكيفي;نموذج الانتشار;محول موجه بالحواف