多时相影像

多时相卫星影像因季节和光照变化导致外观差异巨大，传统立体匹配方法性能严重下降。SeasonStereo提出了一种全新的解决思路：利用生成式模型从真实同步像对合成几何保持的季节性影像，构建大规模多时相训练集；同时冻结基础立体模型MonSter++的零样本视差作为伪真值，结合同步像对上的光度一致性损失进行训练，完全避免了昂贵的LiDAR监督。实验表明，该方法在多个测试集上达到了与LiDAR监督方法相当的性能，尤其在多时相测试集上显著优于现有方法。需要注意的是，该方法在水体、树木等区域几何一致性较差，且依赖预训练基础模型的零样本质量。