Computer vision 如何在两个任意角度的立体对之间进行密集匹配？

我有来自卫星两个轨道的立体声对。我试图在这些对之间生成密集的匹配点，这样我就可以使用卫星地球几何体的元素来估计3D世界坐标

问题：哪种方法/途径可用于立体对的这种任意匹配（不进行校正，因此只存在x视差）

到目前为止： 1） 我成功地使用了基于归一化互相关的分层图像匹配，虽然效果很好，但需要花费很多时间

2） 我尝试了在未校准校正后获得的图像上进行半全局匹配。尽管生成的视差图很好且平滑，但这种方法并没有给出很好的对应关系。此外，未校准的精馏过程非常敏感

假设我身上没有任何相机参数

编辑： 1） 图像由带线传感器的推扫模型拍摄。

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2） 这些图像既不是地理参考图像，也不是正射校正图像，它们只是经过辐射校正。

您需要提供更多细节。其中：图像是否已经矫正？图像是用线传感器拍摄的吗（所以合适的相机型号是推帚）？@Francecso C。我现在已经在问题本身中添加了信息。