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倾斜影像匹配关键算法及应用研究
姚国标    
山东建筑大学土木工程学院,山东 济南 250101
Study on the Key Matching Algorithms for Oblique Stereo Images and Its Application
YAO Guobiao     
School of Civil Engineering, Shandong Jianzhu University, Jinan 250101, China
Author: YAO Guobiao(1985—), male, received his doctoral degree from China University of Mining and Technology on June 2014, majors in digital photogrammetry and image matching. E-mail: yao7837005@163.com

大角度倾斜立体影像因其成像几何模型稳定、覆盖范围广以及纹理信息丰富,在城市真三维重建中发挥着关键作用。然而,由于传感器在获取影像过程中视角发生显著变化,导致影像间存在较大的几何和辐射畸变、同名区域遮挡等问题,加大了计算机自动立体量测同名像点匹配的难度。因此,研究此类影像的可靠匹配算法,无论是对提高城市真三维重建的效率,还是对推动数字摄影测量自动化进程,均具有重要意义。

基于此,论文主要研究了仿射不变特征提取和匹配基础原理、多类型特征区域互补性匹配方法、最小二乘高精度鲁棒匹配算法、基于透视不变邻域变换准密集匹配策略、基于复杂三维场景的多视剖分匹配技术、核线驱动约束下建筑物角点匹配方法以及上述算法和策略在三维重建中的应用。主要内容如下:

(1) 多组次试验表明,没有任何一种仿射不变特征能够适应所有不同类型、不同视点大小变化的影像,而不同特征之间的融合,能够得到数量较多、分布较为均匀的特征匹配。基于此,提出了一种仿射不变特征互补性评价测度CM,实现了对现有仿射不变特征融合效果的定量评价,结果表明MSERs与Harris&Hessian Affine特征互补性能较好,并提出融合互补仿射不变特征多层次自适应匹配方法,倾斜立体影像试验结果验证了该方法的有效性。

(2) 为增强特征匹配算法的抗差性,采用精确的核线方位代替特征区域主梯度方位,并提出了改进的特征规则化处理与描述方法,通过最小二乘匹配算法来优化特征匹配的精度,最小二乘迭代所需的良好的初始值由同名特征邻域固有的几何属性求取,试验结果表明,该方法能够使特征匹配精度有效提高到亚像素级。在仿射不变特征匹配基础上,提出了一种透视不变邻域变换准密集匹配算法,该方法采用LSM迭代方法来精确求取局部透视不变邻域即种子区域,然后基于最优种子区域实现透视不变邻域变换准密集匹配传播。试验结果验证了该方法具有精度和效率优势。

(3) 针对包含复杂建筑物的航空倾斜影像,提出了基于仿射近似平面剖分的精化匹配算法,该方法首先利用物方空间约束获取粗略转点及其高程,然后根据高程实现影像中仿射近似平面的自动剖分,接着在各个仿射近似平面上完成对粗略转点的精化匹配,最后的试验表明,该方法能够有效获取景象深度不同匹配点。

(4) 针对包含复杂建筑物的航空倾斜影像,提出了一种基于核线驱动与自适应变窗口的建筑角点匹配策略,该方法采用RANSAC算法对初始同名点估计两组倾角迥异的核线关系。然后,在倾角迥异的双核线驱动约束下,对左右影像中的建筑物角点特征进行互相关匹配。试验表明,为视差断裂区域的同名点匹配问题探索了一种可行思路。然而,核线驱动方法需要较多数量且分布相对均匀的初始匹配,如果初始匹配数量较少或者分布不均,利用RANSAC算法难以估算出倾角迥异的核线关系,将会严重影响算法的稳定性。

(5) 构建真三维重构应用评价体系。在集成本文多种可靠匹配方法基础上提出了一套多层次自动转点技术,试验证明该技术能够为多航带倾斜影像自动空中三角测量提供充足的可靠同名像点,最后给出了倾斜影像自动建模方法和实例。

http://dx.doi.org/10.11947/j.AGCS.2015.20140548
中国科学技术协会主管、中国测绘地理信息学会主办。
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姚国标
YAO Guobiao
倾斜影像匹配关键算法及应用研究
Study on the Key Matching Algorithms for Oblique Stereo Images and Its Application
测绘学报,2015,44(3):354-354
Acta Geodaeticaet Cartographica Sinica, 2015, 44(3): 354-354.
http://dx.doi.org/10.11947/j.AGCS.2015.20140548

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收稿日期:2014-10-24

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