倾斜立体影像匹配若干问题研究

发布时间：2020-06-07 20:37

【摘要】：倾斜摄影技术是国际测绘领域近年发展起来的一项高新技术。航空倾斜摄影系统颠覆了以往只能从垂直角度拍摄的局限,通过在同一飞行平台上搭载多台传感器,同时从垂直和倾斜角度采集影像,将用户引入了符合人眼视觉的真实直观世界,已成为当前获取空间信息的有效方式之一,在三维(Three-Dimensional,3D)城市建设等领域有着独特的优势。由于在获取影像过程中传感器视角发生显著变化,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,加大了计算机自动确定同名特征的难度,直接导致了倾斜影像空三解算及地物空间信息提取相对传统航测影像更为困难。因此研究倾斜立体影像的可靠自动匹配算法对推动倾斜航空摄影测量快速发展具有重要的理论和实用价值。本文以影像局部特征提取为出发点,研究了基于局部特征的复杂畸变立体影像匹配、倾斜立体影像多元特征融合匹配及倾斜影像直线特征匹配问题,主要工作及成果如下:(1)分析了Harris、最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions,MSER)、尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform,SIFT)、加速分段测试特征(Features from Accelerated Segment Test,FAST)及KAZE等常用特征提取算法对于存在几何畸变及辐射畸变影像的匹配性能,对其鲁棒性进行验证并总结各类特征的特点及适用场景。(2)研究基于加权α形状(Weightedα-Shape,WαSH)特征的匹配方法。针对复杂畸变影像特征点较少,受噪声影像较大的缺陷,结合二维离散小波变换(2-Dimensional Discrete Wavelet Transform,2D-DWT)对WαSH匹配方法改进,提出了WWF、IWWF和LIWWF三种方法用于无人机航空倾斜立体影像匹配。实验表明:对于存在较大仿射畸变及模糊的影像,基于WαSH特征的匹配方法比基于MSER的匹配方法的匹配正确率高;WWF、IWWF和LIWWF相对于WαSH的匹配点数和正确率有所提升;IWWF匹配方法与MSER、WαSH、WWF和LIWWF相比更稳定;(3)针对归一化互相关(Normalized Cross-Correlation,NCC)算法无法直接对存在旋转、缩放和仿射等畸变的影像匹配点判断的问题,提出了以特征点邻域内的仿射变换关系为基础的仿射不变归一化互相关(Affine-Invariant Normalized Cross-Correlation,AINCC)匹配算法。列举了两种AINCC的应用场景,并通过模拟影像,验证了AINCC算法对各种几何畸变的适应性。针对倾斜影像匹配点数量少且分布不均匀的问题,提出一种融合仿射和尺度不变特征的倾斜影像匹配算法。基于MSER特征匹配结果,通过使用AINCC算法对SIFT特征点进行匹配,并提出邻域支持强度(Neighbour Support Strenth,NSS)策略剔除MSER误匹配点,然后提出基于局部单应约束的迭代传播匹配策略对初始匹配进行扩展,最终获得数量充足且均匀分布的匹配点。实验分析并确定了初始匹配中AINCC系数和NSS系数的最佳阈值。通过对存在不同几何畸变的近景、航天立体影像及航空倾斜立体影像的配准实验,表明本文算法匹配效果优于现有的较为优秀的匹配算法,为倾斜立体影像提供鲁棒性较强、配准精度较高的自动匹配方法。(4)针对现有直线匹配方法效果极大依赖影像灰度信息,难以用于倾斜立体影像的问题,提出了基于直线间距离和中点距离、旋转角及重叠度所构成的空间结构信息的直线匹配方法。该方法利用特征点估计影像间投影变换模型,并基于直线间的距离及直线中点间的距离进行匹配,然后通过误匹配剔除及匹配优化操作获得“一对一”匹配。对包含不同类型纹理及几何畸变的无人机下视及斜视影像构成的立体像对进行实验,结果表明该直线匹配方法匹配正确率较高,匹配结果几乎不受点匹配结果及影像噪声影响,具有较强的适应性。
【图文】：

影像,影像,教堂

图 1-1 Leica RCD30 对 Zürich 某一地区摄取的垂直及倾斜影像[11]Figure 1-1 Nadir and oblique images of a region in Zurich acquired by Leica RCD3倾斜立体影像地面覆盖较广，可获取多角度地面建构筑物立面及纹理摄影像形成互补，，对城市真三维重建具有重要意义。图 1-1 为垂直及倾取的同一地区多视影像。图中红色虚线框内的建筑物为教堂，周围四幅分别获取教堂四个侧面信息与中间正摄影像获取的教堂顶面形成互补倾斜影像与正射影像间存在较大辐射畸变，且虚线框内的教堂在各个影的形状、大小和遮挡程度均存在明显差异，加大了计算机自动确定同名度[3]，导致倾斜影像空三解算、地形提取、真正射影像构建及空间信息，制约了倾斜影像的信息挖掘及摄影测量三维重建的发展。因此，研究影像的可靠自动匹配算法，对推动倾斜立体影像的广泛应用、提高城市建的效率和数字摄影测量自动化程度，都起到关键作用[12]。另一方面是影像的重要特征，它在人造目标和环境中包含了丰富的几何和语义很好的表达人工建筑物等常见地物的轮廓和结构[13, 14]，因此实现倾斜直线特征自动匹配对城市真三维模型的自动化构建具有重要意义。

影像,局部特征,影像,匹配性能

2 影像局部特征检测算法及匹配性能分析2 影像局部特征检测算法及匹配性能分析2 Performance Analysis for Local Feature Detectingand Matching2.1 局部特征（Local Features）局部特征是影像上相对稳定的区域，在影像匹配、图像检索、机器视觉、视频数据挖掘及纹理分类等领域应用广泛[152]。如图 2-1 所示，局部特征包括点、边缘和影像区域[153]。
【学位授予单位】：中国矿业大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP391.41;P231

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