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    結(jié)合離散化描述與同名點(diǎn)約束的線特征匹配

    2018-10-26 06:12:20歐陽(yáng)歡范大昭
    測(cè)繪學(xué)報(bào) 2018年10期
    關(guān)鍵詞:描述符同名相似性

    歐陽(yáng)歡,范大昭,紀(jì) 松,雷 蓉

    信息工程大學(xué)地理空間信息學(xué)院,河南 鄭州 450001

    線特征是立體場(chǎng)景的重要組成之一,以線特征作為描述基元可簡(jiǎn)化目標(biāo)結(jié)構(gòu)的三維表示且更符合人類(lèi)視覺(jué)感知的特點(diǎn)。在傳統(tǒng)的三維重建過(guò)程中,由影像匹配所得的同名點(diǎn)基本不定位在邊緣,這使得重建結(jié)果缺失了場(chǎng)景的幾何和結(jié)構(gòu)信息。相比之下,線特征對(duì)于目標(biāo)輪廓的描述優(yōu)勢(shì)明顯,且具有豐富的語(yǔ)義信息。融入線特征匹配結(jié)果可彌補(bǔ)現(xiàn)有匹配方式的不足,在強(qiáng)化目標(biāo)結(jié)構(gòu)表達(dá)的同時(shí)拓展影像匹配的方法和模式。

    如今,點(diǎn)特征匹配技術(shù)已相對(duì)成熟[1-5],而線特征匹配技術(shù)仍面臨著線特征提取不完全、端點(diǎn)不固定、斷裂線阻礙匹配等諸多問(wèn)題。對(duì)于直線匹配,經(jīng)典方法多利用直線的固有屬性進(jìn)行匹配,如直線的長(zhǎng)度、夾角、鄰域信息、端點(diǎn)位置等[6-9]。文獻(xiàn)[10]提出利用顏色特征結(jié)合拓?fù)錇V波的方式進(jìn)行直線匹配,對(duì)于紋理匱乏場(chǎng)景中的匹配具有優(yōu)越性,但需迭代求解,因此消耗較大。文獻(xiàn)[11]引入不同高程的投影平面作為約束,通過(guò)聯(lián)合像方與物方的相似性共同確定同名直線,保證了匹配的可靠性。文獻(xiàn)[12]認(rèn)為相鄰線特征的共面概率高,并以此為先驗(yàn)利用相鄰直線構(gòu)造V字形連接點(diǎn)進(jìn)而實(shí)現(xiàn)直線匹配。文獻(xiàn)[13—14]利用直線與其鄰域內(nèi)同名點(diǎn)的幾何關(guān)系建立投影、仿射不變量作為描述子進(jìn)行直線匹配,此類(lèi)方法對(duì)于誤匹配點(diǎn)及共面條件具有較強(qiáng)的容錯(cuò)性,匹配正確率較高。文獻(xiàn)[15]利用已知同名點(diǎn)生成虛擬直線,再通過(guò)虛擬直線與目標(biāo)直線的交點(diǎn)構(gòu)造交比不變量,有效實(shí)現(xiàn)了直線匹配及三維重建。文獻(xiàn)[16—17]通過(guò)一些直線共有特征進(jìn)行編組,依據(jù)組直線間的拓?fù)潢P(guān)系進(jìn)行整體匹配,此類(lèi)方法抗噪性好,但也存在計(jì)算復(fù)雜度高,對(duì)圖像的視點(diǎn)變換及幾何變形適應(yīng)性不強(qiáng)等問(wèn)題。

    直線易于參數(shù)化描述,匹配可利用的約束條件也更多,而曲線則不具備這些優(yōu)勢(shì),匹配難度相對(duì)較大。文獻(xiàn)[18]利用幾何互相關(guān)約束的方法對(duì)線上關(guān)鍵點(diǎn)進(jìn)行匹配,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了曲線的多視匹配及重建。文獻(xiàn)[19]對(duì)曲線的描述進(jìn)行了探索,提出了鏈碼描述、幾何性質(zhì)描述、線段分割序列描述等,但多是基于曲線形態(tài)的全局描述符,對(duì)曲線的完整性要求很高。文獻(xiàn)[20]利用曲線上的特征點(diǎn)構(gòu)造弦高比來(lái)描述曲線,此法對(duì)斷裂線特征匹配有一定的效果,但對(duì)曲線變形十分敏感。文獻(xiàn)[21]依據(jù)線支持區(qū)中的像素亮度關(guān)系進(jìn)行子區(qū)域劃分,設(shè)計(jì)了基于亮度序的均值標(biāo)準(zhǔn)差描述符以完成曲線匹配,此法受線支持區(qū)變化的影響較大,且不具有尺度不變性。

    為解決線特征因遮擋、變形及提取算法限制等帶來(lái)的匹配問(wèn)題,本文聯(lián)合點(diǎn)特征匹配的優(yōu)勢(shì),通過(guò)對(duì)線特征進(jìn)行離散化描述并結(jié)合同名點(diǎn)約束進(jìn)而實(shí)現(xiàn)線特征匹配。算法具有應(yīng)對(duì)復(fù)雜匹配問(wèn)題的能力,保證了匹配的可靠性。

    1 航空影像線特征匹配

    由于缺少?lài)?yán)格的約束條件和穩(wěn)定的描述符,線特征匹配技術(shù)仍面臨著極大挑戰(zhàn)。在航空影像中,線特征經(jīng)常出現(xiàn)遮擋、斷裂及變形等情況,因而難以利用基于形態(tài)的全局描述符對(duì)其進(jìn)行描述和匹配。為此,本文首先采用“以點(diǎn)代線”的方式,將線看作離散點(diǎn)集,通過(guò)統(tǒng)計(jì)線上同名點(diǎn)的分布情況來(lái)確定線特征的初匹配結(jié)果;然后再根據(jù)已知同名點(diǎn),利用點(diǎn)、線間的距離關(guān)系構(gòu)造仿射不變量對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行核驗(yàn),從而增強(qiáng)匹配的可靠性。綜上,本文算法主要包括3部分內(nèi)容:①線特征提取與候選線特征確定;②線上離散點(diǎn)匹配及線特征初匹配;③基于點(diǎn)線距離關(guān)系的匹配結(jié)果核驗(yàn)。算法的整體流程如圖1所示。

    圖1 線特征匹配算法流程Fig.1 Flow chart of line matching

    1.1 線上離散點(diǎn)匹配

    1.1.1 單應(yīng)性約束

    單應(yīng)性為兩平面間的映射關(guān)系。由于航空影像攝影時(shí)的航高較高,對(duì)于存在地形起伏的區(qū)域,物方雖不能看作平面,但仍可利用單應(yīng)性矩陣進(jìn)行匹配區(qū)域限定,實(shí)現(xiàn)對(duì)應(yīng)線特征之間的位置約束。兩平面之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系可表示為

    (1)

    式中,p與p′為兩幅影像中的對(duì)應(yīng)點(diǎn);單應(yīng)性矩陣H為3階矩陣。根據(jù)式(1),利用4對(duì)及以上同名點(diǎn)即可確定H。接著再通過(guò)H將目標(biāo)圖像中的邊緣點(diǎn)映射到待匹配圖像中,并將與映射點(diǎn)距離小于Td的區(qū)域設(shè)置為感興趣區(qū)域,以限制搜索范圍。

    1.1.2 核線約束

    (2)

    p′TFp=0

    (3)

    圖2 線上離散點(diǎn)的匹配約束Fig.2 Matching constraints of the discrete points on the line

    1.1.3 線上離散點(diǎn)匹配

    線上離散點(diǎn)的匹配結(jié)果直接影響線特征匹配的正確率。當(dāng)視點(diǎn)變換時(shí),線特征非共面一側(cè)的紋理可能發(fā)生變化。為使算法具有適應(yīng)復(fù)雜匹配條件的能力,本文采用如下方法來(lái)構(gòu)造描述符并匹配:

    (1) 主方向確定。將線特征的方向作為離散點(diǎn)的主方向可使描述符具備旋轉(zhuǎn)不變性且不易受噪聲和區(qū)域變形等因素的影響。以直線為例,設(shè)直線方程為ax+by+c=0,則其方向V可定義為

    (4)

    式中,向量u為線上各點(diǎn)平均梯度方向;向量v=(b,-a)T。在確定目標(biāo)線特征的方向V后,待匹配線特征的方向可通過(guò)影像間的映射關(guān)系將目標(biāo)線特征的方向向量映射到待匹配影像中,并選擇與此向量夾角較小的待匹配線特征方向作為線上離散點(diǎn)的主方向。

    (2) 尺度選擇。為使描述符具備尺度不變性,需確定影像間的尺度關(guān)系。由于尺度變換對(duì)鄰域梯度計(jì)算和形狀特征描述沒(méi)有太大影響,因此,本文將圖像尺度變換等價(jià)于比例變化。文獻(xiàn)[23]證明了圖像縮放對(duì)相等比例的局部鄰域內(nèi)對(duì)應(yīng)點(diǎn)的梯度具有不變性。由此,可以通過(guò)已知同名點(diǎn)間的單應(yīng)性關(guān)系來(lái)確定描述子間的相對(duì)尺度sr。設(shè)目標(biāo)點(diǎn)所在尺度為s′,則尺度s可確定為

    (5)

    (3) 描述符構(gòu)建。將坐標(biāo)軸旋轉(zhuǎn)至離散點(diǎn)的主方向,對(duì)兩幅圖像建立其在尺度s的圖像;以離散點(diǎn)為中心選取16×16的窗口并計(jì)算窗口內(nèi)每個(gè)像素的梯度,通過(guò)高斯窗口對(duì)其進(jìn)行加權(quán)運(yùn)算,再將窗口合并為4×4的子塊并統(tǒng)計(jì)每個(gè)子塊在8個(gè)方向的梯度累加值[1];利用直線兩側(cè)的4×2子塊分別生成64維描述子,將向量歸一化即可去除光照影響,形成兩個(gè)離散點(diǎn)的描述符。

    (4) 描述符匹配。以歐氏距離作為相似性測(cè)度對(duì)兩側(cè)描述符分別進(jìn)行匹配,選取相似性測(cè)度較大的一側(cè)作為離散點(diǎn)的匹配結(jié)果。

    1.2 線特征匹配

    1.2.1 線特征初匹配

    對(duì)于目標(biāo)線特征上的點(diǎn),通過(guò)1.1節(jié)所述匹配方法將相似性測(cè)度最大的點(diǎn)確定為同名點(diǎn),進(jìn)而確定同名點(diǎn)所在的線特征。本文采用線上點(diǎn)逐像素匹配的方法,即離散點(diǎn)以整像素的形式逐一進(jìn)行匹配,并建立累計(jì)分布矩陣統(tǒng)計(jì)線上同名點(diǎn)的分布情況。由于各組線特征的重疊區(qū)域大小各不相同,選擇利用同名點(diǎn)數(shù)量在重疊區(qū)域中所占比重Tr來(lái)確定線特征初匹配結(jié)果。Tr越大即代表該組為同名線特征的概率越大。圖3為線特征匹配過(guò)程示意圖。圖3(a)中虛線連接的點(diǎn)為匹配所得的線上同名點(diǎn),箭頭所指為該對(duì)同名點(diǎn)對(duì)累計(jì)分布矩陣(圖3(b))的相應(yīng)位置進(jìn)行投票;當(dāng)影像中所有的線上同名點(diǎn)投票完畢后,由其分布情況所確定的匹配結(jié)果如圖3(c)所示??梢钥闯?,累計(jì)分布矩陣可以保留所有可能的匹配結(jié)果,有效實(shí)現(xiàn)了斷裂線特征的多對(duì)多匹配。

    圖3 線特征匹配過(guò)程示意圖Fig.3 Schematic figure of line matching process

    1.2.2 匹配結(jié)果核驗(yàn)

    (6)

    (7)

    式中,D(X,X,l)即為仿射不變量,此不變量可用于匹配結(jié)果的核驗(yàn)。由于線支持區(qū)內(nèi)的多組同名點(diǎn)中可能存在誤匹配,這將導(dǎo)致不變量構(gòu)建失敗。為解決這一問(wèn)題,首先選取一組同名點(diǎn)作為基礎(chǔ)點(diǎn),利用剩余的同名點(diǎn)作為參考點(diǎn)依次與其組成不變量并計(jì)算相似性

    (8)

    通過(guò)式(8),一對(duì)基礎(chǔ)點(diǎn)即可計(jì)算一組相似性判別結(jié)果。為減小誤匹配點(diǎn)帶來(lái)的影響,選擇這組相似性的中位數(shù)作為該基礎(chǔ)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的計(jì)算結(jié)果。接著逐一替換基礎(chǔ)點(diǎn),由此可得各基礎(chǔ)點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的中位數(shù),并將這組中位數(shù)的最大值作為同名點(diǎn)所在一側(cè)的相似性。由于無(wú)法預(yù)先確定共面一側(cè),因此對(duì)線特征兩側(cè)分別計(jì)算相似性,選擇相似性大的一側(cè)作為最終結(jié)果以降低誤判概率。

    在直線段兩側(cè)分別設(shè)定中垂線方向兩倍于直線段長(zhǎng)度的矩形為線支持區(qū)。構(gòu)建不變量所需的同名點(diǎn)在支持區(qū)中很容易找到,此種方法在含有一定誤匹配點(diǎn)的情況下仍能得到正確的匹配結(jié)果。由于線的誤匹配問(wèn)題大多存在于非一對(duì)一匹配中,因此本文僅對(duì)非一對(duì)一匹配結(jié)果進(jìn)行核驗(yàn),若兩直線滿(mǎn)足上述仿射不變關(guān)系,即兩不變量的相似性大于閾值Tc,則確定為同名線特征,否則將視為誤匹配被剔除。

    1.3 曲線匹配

    圖4 虛擬直線構(gòu)造示意圖Fig.4 Virtual line selection

    試驗(yàn)中,由于少量曲線過(guò)于卷曲,因而難以確定虛擬直線,而多條面與面的交線所組成的曲線也會(huì)導(dǎo)致所構(gòu)造的虛擬直線找不到共面同名點(diǎn),最終產(chǎn)生誤判。為解決上述問(wèn)題,選擇在一次匹配之后將長(zhǎng)度較長(zhǎng)的曲線在其高曲率點(diǎn)打斷后再進(jìn)行一次匹配。由于此類(lèi)曲線的數(shù)量較少,因此一次迭代僅需較小的計(jì)算代價(jià)即可實(shí)現(xiàn)。

    2 試驗(yàn)結(jié)果及分析

    為驗(yàn)證所提線特征匹配算法的有效性,本文采用AMC580相機(jī)系統(tǒng)獲得的航空影像進(jìn)行匹配試驗(yàn)。試驗(yàn)環(huán)境為Core i5 2.5 GHz,內(nèi)存8 GB,Windows操作平臺(tái),編程平臺(tái)為Visual Studio 2010,編程語(yǔ)言為C++。AMC580相機(jī)系統(tǒng)是由垂直和傾斜成像的5部相機(jī)組合而成;試驗(yàn)采用該系統(tǒng)于2016年在鄭州地區(qū)獲取的影像作為原始數(shù)據(jù),成像區(qū)域均為包含建筑物的城市區(qū)域,攝影航高1000 m;6組試驗(yàn)影像如圖5所示,影像中分別存在亮度變換、旋轉(zhuǎn)變換、尺度變換、相似紋理、部分遮擋及視點(diǎn)變換等復(fù)雜匹配問(wèn)題。

    圖5 試驗(yàn)航空影像Fig.5 Aerial image sets

    2.1 匹配參數(shù)設(shè)置

    匹配過(guò)程中涉及一些參數(shù)。其中部分參數(shù)主要影響線特征提取數(shù)量,其波動(dòng)對(duì)匹配結(jié)果沒(méi)有太大影響,可依照實(shí)際需求進(jìn)行設(shè)置。此外,算法還需要初始同名點(diǎn)作為先驗(yàn)來(lái)計(jì)算單應(yīng)性矩陣、基礎(chǔ)矩陣及進(jìn)行匹配結(jié)果核驗(yàn),所需同名點(diǎn)均為SIFT特征匹配所得,參數(shù)依照文獻(xiàn)[1]建議值設(shè)置。而對(duì)于線特征匹配,參數(shù)Td、Tr、Tc對(duì)算法的可用性有較大影響。本文針對(duì)試驗(yàn)影像,對(duì)上述參數(shù)的取值情況進(jìn)行分析。

    (1) 閾值Td的設(shè)定。Td是限定單應(yīng)性約束范圍的閾值,用于精簡(jiǎn)候選線特征數(shù)量。Td越大則候選線特征數(shù)量越多,匹配時(shí)間也隨之上升。但受地面起伏的影響,當(dāng)Td過(guò)小時(shí)則限定區(qū)域中可能未包含正確的匹配結(jié)果。結(jié)合試驗(yàn)影像的特點(diǎn)及城市區(qū)域的起伏狀況,最終設(shè)定Td為70像素,實(shí)際應(yīng)用中Td應(yīng)分塊確定為宜。

    (2) 閾值Tr的設(shè)定。Tr用于衡量線上同名點(diǎn)數(shù)量占重疊區(qū)域的比重,主要影響初匹配結(jié)果。初匹配需保證一對(duì)一匹配的正確率。利用圖5(a)組影像進(jìn)行試驗(yàn),通過(guò)統(tǒng)計(jì)Tr變化對(duì)匹配結(jié)果的影響以確定參數(shù)取值(采用2.2節(jié)所述方法進(jìn)行直線提取和匹配,下同)。為降低偶然因素的影響,只有當(dāng)線上同名點(diǎn)數(shù)量多于5個(gè)才認(rèn)為是候選線特征。Tr從0.3到0.85間隔0.05采樣,所得正確匹配數(shù)量,誤匹配數(shù)量及非一對(duì)一匹配數(shù)量隨參數(shù)變化情況如圖6(a)所示。觀察可知,當(dāng)Tr取值大于0.65時(shí),一對(duì)一正確匹配數(shù)量下降明顯,而一對(duì)一錯(cuò)誤匹配和非一對(duì)一匹配的數(shù)量也不斷減少。為保證一對(duì)一匹配的數(shù)量和正確率,選擇將Tr設(shè)置為0.65。

    (3) 閾值Tc的設(shè)定。Tc用于判別不變量的相似度??梢?jiàn)Tc值越大則誤匹配篩選越嚴(yán)格。為確定Tc的取值,選取圖5(f)組影像,統(tǒng)計(jì)Tc不同取值對(duì)匹配正確率的影響,設(shè)定Tc從0.86至1.0間隔0.1采樣。由圖6(b)可以看出,當(dāng)Tc在大于0.94時(shí)線特征的誤匹配較少。為在減少誤匹配的同時(shí)盡可能保留正確的匹配結(jié)果,本文將Tc設(shè)置為0.95。

    圖6 匹配參數(shù)設(shè)置Fig.6 Parameters selection

    2.2 直線匹配

    LSD是一種直線段檢測(cè)器[24],可得到子像素級(jí)的直線提取結(jié)果并具有較高的檢測(cè)準(zhǔn)確率。本文以LSD算法提取的直線段為基元進(jìn)行匹配試驗(yàn)。為了減少誤檢直線對(duì)匹配的影響,在此僅利用20像素以上的直線進(jìn)行匹配。試驗(yàn)影像的匹配結(jié)果如圖7所示。其中,線特征被隨機(jī)標(biāo)記為紅、綠、藍(lán)3種顏色,同名線特征的顏色相同。

    可以看出,本文算法在應(yīng)對(duì)復(fù)雜匹配條件時(shí)表現(xiàn)出較好的穩(wěn)健性。算法繼承了點(diǎn)特征描述符的不變性,可避免因直線提取不完整造成支持區(qū)不一致的問(wèn)題,且在直線存在部分遮擋時(shí)也表現(xiàn)出較好的適應(yīng)性。同時(shí),通過(guò)引入點(diǎn)線距離關(guān)系作為約束對(duì)非一對(duì)一匹配結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,對(duì)于非一對(duì)一匹配可得到滿(mǎn)足局部特征和點(diǎn)線距離關(guān)系雙重約束的匹配結(jié)果,降低了誤匹配概率。為評(píng)價(jià)本文算法的匹配效果,選取文獻(xiàn)[6,14]所提直線匹配算法進(jìn)行對(duì)比試驗(yàn),3種算法針對(duì)試驗(yàn)圖像的匹配結(jié)果對(duì)比見(jiàn)表1。

    表1 不同算法的直線匹配結(jié)果

    文獻(xiàn)[6]算法利用線支持區(qū)來(lái)構(gòu)造整條線的描述符,并通過(guò)歸一化克服了直線長(zhǎng)度變化對(duì)匹配的影響。該算法在應(yīng)對(duì)旋轉(zhuǎn)和亮度變換時(shí)具有一定的適用性,但在視點(diǎn)變換的情況下,線支持區(qū)非共面一側(cè)的紋理發(fā)生變化會(huì)使匹配受到一定影響。此外,該算法在影像尺度變換的情況下也會(huì)導(dǎo)致誤匹配。本文針對(duì)線特征鄰域特性設(shè)計(jì)局部不變描述符,降低了周?chē)y理變化帶來(lái)的影響,也令匹配算法具有一定尺度不變性。再通過(guò)結(jié)合點(diǎn)線不變量對(duì)非一對(duì)一匹配進(jìn)行核驗(yàn),降低了誤匹配概率,穩(wěn)定性明顯優(yōu)于文獻(xiàn)[6]算法。

    文獻(xiàn)[14]算法利用直線鄰域內(nèi)的特征點(diǎn)到直線的距離比建立仿射不變描述子,再通過(guò)距離比的最大值和中位數(shù)判斷匹配結(jié)果。由于本文所用誤匹配剔除策略的核心與此相同,因此本文算法可以看作該算法的改進(jìn)。由表1可知,本文算法對(duì)于試驗(yàn)影像的平均匹配正確率略高于文獻(xiàn)[14]算法,在匹配數(shù)量上也多于該算法。這是因?yàn)楸疚乃惴ㄈ谌肓司€特征的鄰域相似性判別并將匹配結(jié)果區(qū)別開(kāi)來(lái)進(jìn)行誤匹配剔除,使得算法的匹配準(zhǔn)確率更高,加之利用累計(jì)分布矩陣提取得到了所有可能的匹配結(jié)果,因此獲得的匹配結(jié)果數(shù)量更多。

    圖7 直線匹配結(jié)果Fig.7 Results of line matching

    圖8為3種匹配算法的單位運(yùn)行時(shí)間(線特征匹配時(shí)間與匹配總數(shù)之比)對(duì)比柱狀圖。由于本文算法僅對(duì)非一對(duì)一匹配結(jié)果進(jìn)行誤匹配檢驗(yàn),而文獻(xiàn)[14]算法則需不斷地循環(huán)計(jì)算描述符并計(jì)算相似性,因此本文算法在匹配效率上優(yōu)于文獻(xiàn)[14]算法。相比文獻(xiàn)[6]算法,本文算法所需的單位運(yùn)行時(shí)間略高。本文算法所用的匹配約束條件有效精簡(jiǎn)了候選線特征數(shù)量,加快了匹配速度,但誤匹配剔除相對(duì)耗時(shí)。相對(duì)而言,文獻(xiàn)[6]算法的匹配穩(wěn)定性難以適應(yīng)復(fù)雜的匹配條件,而本文算法的可用性強(qiáng),在保證匹配可靠性的同時(shí)實(shí)現(xiàn)了線特征的快速匹配。

    圖8 直線匹配的單位運(yùn)行時(shí)間對(duì)比Fig.8 Unit running time comparison of line matching

    2.3 曲線匹配

    本文利用Canny算子[25]提取影像中的曲線并匹配。為消除提取結(jié)果中的交叉線,首先遍歷所有邊緣點(diǎn),判斷每個(gè)點(diǎn)的八鄰域內(nèi)是否存在互不相鄰的不少于3個(gè)方向的延伸線,若存在則認(rèn)為該點(diǎn)為交叉線連接點(diǎn),并將其所連接的線特征由此斷開(kāi)。另外,對(duì)閉合環(huán)采取在高曲率點(diǎn)打斷的方式再進(jìn)行整理??紤]到長(zhǎng)度較短或較為卷曲的線特征在重建過(guò)程中的作用不大,故僅利用最小外接矩邊長(zhǎng)最大值大于18像素的曲線進(jìn)行匹配。匹配結(jié)果中,若高曲率點(diǎn)打斷曲線的其中一部分匹配成功,則整條曲線均視為匹配成功。

    對(duì)于曲線匹配,針對(duì)圖5中6組試驗(yàn)影像的匹配正確率與所提直線匹配算法相當(dāng),較好地實(shí)現(xiàn)了曲線匹配。在實(shí)際應(yīng)用中,由于一些人工地物的邊緣不能用直線完全表示,因此,曲線匹配是更具普適性的方法。圖9展示了一組城市區(qū)域影像利用本文所述的直線與曲線匹配算法所得的結(jié)果對(duì)比,圖中同色矩形框標(biāo)記的即為直線與曲線匹配的不同之處。可以看出,直線可以覆蓋大部分人工地物的邊緣,但無(wú)法描述和匹配部分不規(guī)則地物的輪廓。相比之下,曲線匹配技術(shù)則對(duì)匹配基元的形態(tài)沒(méi)有要求,算法的適用性更廣。

    線特征匹配的目的是為了重建目標(biāo)地物的邊緣結(jié)構(gòu),而曲線從邊緣表達(dá)完整性和普適性的角度講都是較優(yōu)的匹配基元,曲線匹配的研究更具實(shí)際意義。本文所述算法僅是對(duì)曲線匹配的一種探索,在應(yīng)對(duì)卷曲曲線的匹配問(wèn)題時(shí)仍存在不足,且匹配結(jié)果也較為稀疏。隨著線特征提取與匹配技術(shù)的發(fā)展,曲線對(duì)地物邊緣結(jié)構(gòu)表達(dá)的優(yōu)勢(shì)會(huì)進(jìn)一步顯現(xiàn)。

    圖9 直線匹配與曲線匹配Fig.9 Comparison of lines matching with curve matching

    3 結(jié) 語(yǔ)

    本文提出一種結(jié)合離散化描述與同名點(diǎn)約束的線特征匹配方法,通過(guò)統(tǒng)計(jì)線上同名點(diǎn)的分布情況判定線特征初匹配結(jié)果,并利用點(diǎn)線之間的距離關(guān)系對(duì)匹配結(jié)果進(jìn)行核驗(yàn),減少了因線特征斷裂、變形帶來(lái)的匹配問(wèn)題。試驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法在應(yīng)對(duì)多種復(fù)雜匹配條件時(shí)表現(xiàn)均衡,穩(wěn)健性強(qiáng)。相應(yīng)的,算法也存在一定的局限性,如匹配可靠性仍受到點(diǎn)特征匹配的影響,在難以獲得初始同名點(diǎn)的區(qū)域,算法的適用性不強(qiáng);對(duì)于紋理匱乏地區(qū)的線特征匹配問(wèn)題仍有待于進(jìn)一步的探索。單一特征(點(diǎn)或線)的重建模型均有著各自的優(yōu)勢(shì),而本文僅對(duì)線特征匹配技術(shù)進(jìn)行了探索,因此,多特征相結(jié)合的高精度DSM生成技術(shù)將是下一步的研究方向。

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