도시 위성 원격 탐사 영상에서 다량의 그림자와 다수의 시차 단계 구간으로 인해 입체 매칭 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위해 도시 원격 탐사 영상 쌍에 적합한 입체 매칭 알고리즘을 제안하였다. 알고리즘에서 사용하는 매칭 비용 함수, 비용 집계 방법 및 시차 최적화 방법 등을 연구하여 매칭 비용 함수를 개선하고 다중 단계 가중치 Census 알고리즘을 통해 노이즈 등의 영향을 줄였다. 비용 집계 과정에 건축물 가장자리 정보의 제약 조건을 추가하였고, 시차 정밀화 부분에서는 도시 건축물의 형태적 특성을 충분히 고려하여 시차 맵을 최적화하였다. 실험 결과 MiddleBury 데이터셋에서 본 알고리즘은 고전적인 SGM 알고리즘 대비 정확도를 4.54% 향상시켰으며, 도시 지역 WorldView-2 입체 영상 쌍에서 건물 옥상의 높이 분산이 0.71로서 도시 위성 원격 탐사 영상 쌍을 기반으로 고정밀 시차 맵 획득 요구를 충족시켜 도시 3차원 재구성에 좋은 조건을 제공할 수 있음을 보였다.

위성 원격 탐사;도시 원격 탐사 영상;Census 변환;모서리 제약;시차 최적화;입체 매칭