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自适应三角形约束的多基元多视影像匹配方法

张云生  
【摘要】:随着大重叠度航空数码影像的快速获取,人们已经可以获取如Google Earth和Virtual Earth上的城市块体模型以及大范围的场景信息。但更为细节层次的三维模型需要近距离获取的数据源,如地面近景影像、地面激光扫描数据或者直升机拍摄倾斜影像等数据源。无论从主动数据或者被动数据获取具有真实细节的三维模型都是当前国际前沿和热门研究问题。其中基于影像的建筑物三维自动建模是几何与纹理完整、经济、便捷和灵活的并被广泛应用的方式。影像匹配是制约基于影像建模的关键问题之一。影像匹配也一直是摄影测量领域和计算机视觉领域所共同关心的学术前沿和难点问题。 现有大多数影像匹配方法基于光滑连续表面的假设,不能适应如山区、城市地区等复杂场景,尤其是在纹理缺乏、重复、表面非连续区域等纹理困难区域,影像匹配的可靠性还不高,一些场景的边缘信息还不能正确地匹配出来,自动生成的数字表面模型还不能真实、高精度反应所拍摄的对象,这在很大程度上制约了基于影像的建模方法。针对立体影像自动匹配的可靠性问题,本文将影像的线特征插入到三角形中,构建带线特征约束的三角网,用于约束后续匹配,对复杂影像的种子点获取、特征提取、匹配相似性测度、匹配约束条件等进行深入研究和试验分析。具体内容包括: 1)自适应三角形约束下多基元影像匹配模型。针对纹理缺乏、重复等匹配困难区域、表面非连续区域的影像匹配,本文提出了一种自适应三角形约束下多基元影像匹配模型,并采用多级影像匹配实现匹配过程,先采用具有尺度不变以及方向不变的算子对立体影像进行定向,获取立体影像的核线几何关系,将定向得到的同名点作为种子点建立三角网用于约束后续的匹配;通过特征-特征匹配和特征-区域匹配两个步骤匹配尽可能多的同名点。基于三角形的视差约束和梯度方向约束有效减少了特征匹配的搜索范围。提出基于移动窗口的点特征自适应相关系数法,当影像位于断裂处、半遮挡处以及纹理缺乏区域,依然可以取得可靠的匹配结果。有关试验证明了本文算法匹配约束的有效性和匹配算法的可靠性; 2)三角形约束下的立体影像线特征匹配算法。针对建筑物立面等人工地物目标具有丰富的直线信息,本文选用一种简单实用的直线提取方法,并且提出一种三角网约束的直线匹配方法,通过结合三角网的几何约束条件、以及直线本身富含的方向信息以及直线周围的灰度对比度统计信息作为约束条件,有效减小直线候选匹配的搜索范围,并且针对直线相似性度量的难点,提出一种基于移动窗口的自适应直线相关系数法,试验证明该方法相对于传统的直线相关系数法更具适应性,并且提出在RANSAC的框架下,匹配平行于核线的直线以及在搜索影像没有提取出对应直线的直线匹配基元,试验证明本文提出的方法能有效提高立体影像直线匹配的可靠性; 3)自适应约束三角形约束下的多基元影像匹配传播方法。针对建筑物等人工地物,不仅纹理缺乏而且场景常常存在表面非连续等影像匹配瓶颈问题,本文提出点-线联合匹配传播方法,通过约束三角网有效的将点、线两种特征集成在一起进行匹配传播,匹配的线特征作为三角网的约束边,从而使三角网能够更有效的分割影像。先匹配的线对后续的点特征提供约束,反过来,先匹配的点也同样对后续的直线匹配提供约束。 4)自适应三角形约束下的多视影像密集匹配方法。当影像重叠度加大时,多视影像的冗余信息是提高影像匹配可靠性的有效途径,因此本文提出使用第三张影像来提高每次插入自适应三角网的同名点的可靠性。本文还提出了一种顾及特征的影像密集传播方法,匹配传播时不仅考虑格网点,同时考虑特征信息,并且通过分割影像用于限制影像密集匹配传播的路径,从而使得影像的匹配可靠性得到有效保证。本文还将自适应三角形约束下的多视影像密集匹配方法跟当前计算机视觉最前沿的匹配算法进行了比较,试验证明本文方法在纹理缺乏区域能够取得可靠的匹配结果。 本文所研究提出自适应三角形约束的多基元多视影像匹配方法的理论、算法和有关试验使用Visual C++6.0实现。有关试验结果证明本文方法能为三维建模提供密集、可靠的同名点、线信息。


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