影(yǐng)像匹配是數字攝影(yǐng)測量與計算(suàn)機視覺的(de)關鍵技術之一,基于灰度和(hé)基于特征的(de)影(yǐng)像匹配方法,在航攝項目實際應用(yòng)中,爲了(le)獲得(de)高(gāo)效、高(gāo)精度和(hé)高(gāo)可(kě)靠性的(de)影(yǐng)像匹配效果,兩種方法往往并存于一個(gè)系統中。然而,這(zhè)些方法并不能完美(měi)解決傾斜航攝影(yǐng)像的(de)匹配問題。
衆所周知,所有中心投影(yǐng)影(yǐng)像在局部範圍内可(kě)以近似爲仿射變換,而在常規的(de)航空攝影(yǐng)中,由于航攝飛(fēi)行平台姿态比較穩定,且保持垂直攝影(yǐng),此時(shí)的(de)仿射變換可(kě)以近似爲相似變換。因此,無論是基于灰度的(de)影(yǐng)像匹配還(hái)是基于特征的(de)影(yǐng)像匹配方法,均能獲得(de)不錯的(de)匹配效果。
傾斜航攝是将多(duō)個(gè)傳感器搭載于一台飛(fēi)行器上進行多(duō)角度的(de)拍(pāi)攝,側視相機與下(xià)視相機、側視相機之間均存在較大(dà)的(de)攝影(yǐng)角度差異。使用(yòng)基于灰度的(de)影(yǐng)像匹配方法時(shí),若不事先對(duì)影(yǐng)像匹配窗(chuāng)口進行預改正,即使是同名像點之間的(de)相似性測度也(yě)是一個(gè)不确定的(de)值。另一方面,當前大(dà)部分(fēn)特征點提取算(suàn)子都隻能保證相似不變性。
因此,當相鄰影(yǐng)像間的(de)變換關系爲仿射變換時(shí),就難以提取到重複的(de)特征點,此時(shí)的(de)影(yǐng)像匹配理(lǐ)論必失效。
從傾斜航攝攝影(yǐng)角度來(lái)說,如果航攝項目的(de)攝區(qū)面積大(dà)部分(fēn)是城(chéng)區(qū),那麽遮擋現象就會普遍存在,再加上影(yǐng)像中大(dà)多(duō)數航攝區(qū)域都是人(rén)工地物(wù),這(zhè)對(duì)特征提取非常不利。
另外,遮擋現象的(de)會形成大(dà)量影(yǐng)像遮蔽區(qū)域,即使采用(yòng)具有仿射不變性的(de)特征提取算(suàn)子,提取到的(de)特征點也(yě)難以均勻分(fēn)布。
2)傾斜航空攝影(yǐng)主要用(yòng)于城(chéng)市三維建模,以自然地物(wù)爲主的(de)特征點在影(yǐng)像中表現出穩定的(de)重複率,而人(rén)工地物(wù)由于形狀規則,其邊緣在影(yǐng)像中表現爲高(gāo)頻(pín)成分(fēn),這(zhè)部分(fēn)特征往往不穩定。就城(chéng)區(qū)而言,高(gāo)樓林(lín)立,再加上傾斜航攝影(yǐng)像自身的(de)幾何特性,更加劇了(le)影(yǐng)像匹配的(de)難度。
采用(yòng)影(yǐng)像糾正的(de)匹配方法除了(le)對(duì)輸入數據有較高(gāo)的(de)要求之外,在影(yǐng)像匹配精度上同樣會存在一些問題,顯然不是傾斜航攝影(yǐng)像自動量測的(de)最佳解決方案。
對(duì)于存在仿射變形的(de)傾斜航攝影(yǐng)像的(de)匹配問題,可(kě)以首先使用(yòng)仿射不變特征提取算(suàn)子(如聯合使用(yòng) Hessian 和(hé) Harris 特征)提取特征點,然後使用(yòng)三階圖匹配算(suàn)法去匹配這(zhè)些特征點,從而解決傾斜航攝影(yǐng)像的(de)匹配問題。
誤匹配點剔除是影(yǐng)像匹配過程中一個(gè)必不可(kě)少的(de)重要環節。
對(duì)常規航攝影(yǐng)像而言,初始值的(de)獲取比較容易,但對(duì)于傾斜航攝影(yǐng)像,在沒有任何先驗知識的(de)情況下(xià),很難獲取到位于收斂域範圍内的(de)初始值。另一方面,叠代次數與粗差和(hé)初始值精度密切相關,當粗差率較高(gāo)、初始值較差時(shí),叠代時(shí)間會加長(cháng),收斂速度會很慢(màn)。因此,在傾斜航攝影(yǐng)像的(de)誤匹配點檢測中,常常使用(yòng)基于 RANSAC 粗差檢測框架的(de)粗差探測方法。
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