傾斜立體影像匹配若干問題研究

余 美

東華理工大學(xué)測(cè)繪工程學(xué)院，江西 南昌 330013

傾斜攝影技術(shù)是近年發(fā)展起來(lái)的一項(xiàng)高新技術(shù)。航空傾斜攝影系統(tǒng)顛覆了以往只能從垂直角度拍攝的局限，通過(guò)在同一飛行平臺(tái)上搭載多臺(tái)傳感器，同時(shí)從垂直和傾斜角度采集影像，將用戶引入了符合人眼視覺的真實(shí)直觀世界，已成為當(dāng)前獲取空間信息的有效方式之一，在三維城市建設(shè)等領(lǐng)域有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。由于在獲取影像過(guò)程中傳感器視角發(fā)生顯著變化，導(dǎo)致影像間存在較大的幾何和輻射畸變、同名區(qū)域遮擋等問題，加大了計(jì)算機(jī)自動(dòng)確定同名特征的難度，直接導(dǎo)致了傾斜影像空三解算及地物空間信息提取相對(duì)傳統(tǒng)航測(cè)影像更為困難。因此，研究?jī)A斜立體影像的可靠自動(dòng)匹配算法對(duì)推動(dòng)傾斜航空攝影測(cè)量快速發(fā)展具有重要的理論和實(shí)用價(jià)值。

論文以影像局部特征提取為出發(fā)點(diǎn)，研究了基于局部特征的復(fù)雜畸變立體影像匹配、傾斜立體影像多元特征融合匹配及傾斜影像直線特征匹配問題，主要工作如下：

(1) 分析了Harris、最大穩(wěn)定極值區(qū)域(maximally stable extremal regions,MSER)、尺度不變特征變換(scale-invariant feature transform,SIFT)、加速分段測(cè)試特征(features from accelerated segment test,FAST)及KAZE等常用特征提取算法對(duì)于存在幾何畸變及輻射畸變影像的匹配性能，對(duì)其穩(wěn)健性進(jìn)行驗(yàn)證并總結(jié)各類特征的特點(diǎn)及適用場(chǎng)景。

(2) 研究基于加權(quán)α形狀(weighted α-shape,WαSH)特征的匹配方法。針對(duì)復(fù)雜畸變影像特征點(diǎn)較少，受噪聲影像較大的缺陷，結(jié)合二維離散小波變換(2-dimensional discrete wavelet transform,2D-DWT)對(duì)WαSH匹配方法改進(jìn)，提出了WWF、IWWF和LIWWF 3種方法用于無(wú)人機(jī)航空傾斜立體影像匹配。試驗(yàn)表明：對(duì)于存在較大仿射畸變及模糊的影像，基于WαSH特征的匹配方法比基于MSER的匹配方法的匹配正確率高；WWF、IWWF和LIWWF相對(duì)于WαSH的匹配點(diǎn)數(shù)和正確率有所提升；IWWF匹配方法與MSER、WαSH、WWF和LIWWF相比更穩(wěn)定；

(3) 針對(duì)歸一化互相關(guān)(normalized cross-correlation,NCC)算法無(wú)法直接對(duì)存在旋轉(zhuǎn)、縮放和仿射等畸變的影像匹配點(diǎn)判斷的問題，提出了以特征點(diǎn)鄰域內(nèi)的仿射變換關(guān)系為基礎(chǔ)的仿射不變歸一化互相關(guān)(affine-invariant normalized cross-correlation,AINCC)匹配算法。列舉了兩種AINCC的應(yīng)用場(chǎng)景，并通過(guò)模擬影像，驗(yàn)證了AINCC算法對(duì)各種幾何畸變的適應(yīng)性。針對(duì)傾斜影像匹配點(diǎn)數(shù)量少且分布不均勻的問題，提出一種融合仿射和尺度不變特征的傾斜影像匹配算法?；贛SER特征匹配結(jié)果，通過(guò)使用AINCC算法對(duì)SIFT特征點(diǎn)進(jìn)行匹配，采用鄰域支持強(qiáng)度(neighbour support strength,NSS)策略剔除MSER誤匹配點(diǎn)，然后基于局部單應(yīng)約束的迭代傳播匹配策略對(duì)初始匹配進(jìn)行擴(kuò)展，最終獲得數(shù)量充足且均勻分布的匹配點(diǎn)。試驗(yàn)分析并確定了初始匹配中AINCC系數(shù)和NSS系數(shù)的最佳閾值。通過(guò)對(duì)存在不同幾何畸變的近景、航天立體影像及航空傾斜立體影像的配準(zhǔn)試驗(yàn)，表明論文算法匹配效果優(yōu)于現(xiàn)有的匹配算法。

(4) 針對(duì)現(xiàn)有直線匹配方法效果極大依賴影像灰度信息，難以用于傾斜立體影像的問題，提出了基于直線間距離和中點(diǎn)距離、旋轉(zhuǎn)角及重疊度所構(gòu)成的空間結(jié)構(gòu)信息的直線匹配方法。該方法利用特征點(diǎn)估計(jì)影像間投影變換模型，并基于直線間的距離及直線中點(diǎn)間的距離進(jìn)行匹配，然后通過(guò)誤匹配剔除及匹配優(yōu)化操作獲得“一對(duì)一”匹配。對(duì)包含不同類型紋理及幾何畸變的無(wú)人機(jī)下視及斜視影像構(gòu)成的立體像對(duì)進(jìn)行試驗(yàn)，結(jié)果表明，該直線匹配方法匹配正確率較高，匹配結(jié)果幾乎不受點(diǎn)匹配結(jié)果及影像噪聲影響，具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。