В данной статье предложена многовидовая стереосистема DiffusionMVS (Diffusion Multi-View Stereo) на основе диффузионных ограничений для решения проблем низкой точности сопоставления признаков, наличия шумов на предсказанных картах глубины и неполного восстановления краев в задачах многовидового стерео для дистанционного зондирования. Во-первых, на базе сети признаков пирамида была разработана модуль многоуровневого выделения признаков с усилением признаков MFE-FPN (Multi-scale Feature Enhancement Feature Pyramid Network) для улучшения способности сети изучать признаки многовидовых дистанционных изображений; во-вторых, предложен модуль адаптивной агрегации признаков AFA (Adaptive Feature Aggregation) для динамической интеграции признаков разных уровней с целью захвата деталей глубины на границах объектов; наконец, спроектирована оптимизационная модель объемных затрат на основе диффузионных ограничений DCM (Diffusion Constrained Module), которая устраняет шумы в предсказанных картах глубины через оптимизацию распределения глубинных значений с шумовыми точками, а также используется трансформер с направлением на края для улучшения восстановления границ карты глубины. Экспериментальные результаты на наборах данных WHU-TLC и LuoJia-MVS показали, что по сравнению с базовой моделью, средняя абсолютная ошибка (MAE) сети DiffusionMVS снизилась на 28,11% и 3,37% соответственно, демонстрируя хорошие показатели восстановления и способность к обобщению.

дистанционное зондирование;многовидовое стерео;многоуровневое выделение признаков;адаптивная агрегация признаков;диффузионная модель;преобразователь с направлением на края