余 美

東華理工大學(xué)測繪工程學(xué)院，江西 南昌 330013

傾斜攝影技術(shù)是近年發(fā)展起來的一項高新技術(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，通過在同一飛行平臺上搭載多臺傳感器，同時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。由于在獲取影像過程中傳感器視角發(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，加大了計算機(jī)自動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傳統(tǒng)航測影像更為困難。因此，研究傾斜立體影像的可靠自動匹配算法對推動傾斜航空攝影測量快速發(fā)展具有重要的理論和實(shí)用價值。

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)、加速分段測試特征(features from accelerated segment test,FAST)及KAZE等常用特征提取算法對于存在幾何畸變及輻射畸變影像的匹配性能，對其穩(wěn)健性進(jìn)行驗證并總結(jié)各類特征的特點(diǎn)及適用場景。

(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WαSH匹配方法改進(jìn)，提出了WWF、IWWF和LIWWF 3種方法用于無人機(jī)航空傾斜立體影像匹配。試驗表明：對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) 針對歸一化互相關(guān)(normalized cross-correlation,NCC)算法無法直接對存在旋轉(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)用場景，并通過模擬影像，驗證了AINCC算法對各種幾何畸變的適應(yīng)性。針對傾斜影像匹配點(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，通過使用AINCC算法對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。通過對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，表明論文算法匹配效果優(yōu)于現(xiàn)有的匹配算法。

(4) 針對現(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，然后通過誤匹配剔除及匹配優(yōu)化操作獲得“一對一”匹配。對包含不同類型紋理及幾何畸變的無人機(jī)下視及斜視影像構(gòu)成的立體像對進(jìn)行試驗，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。