[發明專利]一種結構自適應的寬基線影像視角不變直線特征匹配方法

有效

• 申請號: 201811584093.1
• 申請日: 2018-12-24
• 公開（公告）號: CN109711321B
• 公開（公告）日: 2020-09-01
• 發明（設計）人: 陳敏;嚴少華;趙怡濤;朱慶
• 申請（專利權）人: 西南交通大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 成都頂峰專利事務所(普通合伙) 51224
• 代理人: 左正超

本發明公開了一種結構自適應的寬基線影像視角不變直線特征匹配方法，屬于遙感影像處理領域。該方法包括分別從參考影像和搜索影像中提取參考影像直線特征和搜索影像直線特征并編成多個參考影像直線特征組和多個搜索影像直線特征組；基于參考影像直線特征組和搜索影像直線特征組進行視角不變直線特征初匹配，并估計參考影像與搜索影像之間的核線幾何關系；基于核線幾何關系，對未匹配成功的參考影像直線特征組和搜索影像直線特征組進行二次匹配，對還未匹配成功的參考影像直線特征和搜索影像直線特征進行單直線特征匹配；合并所有三次匹配的結果得到最終匹配結果。本發明提出了視角不變的直線特征匹配方法，有效提高了匹配的直線特征數量和正確率。

技術領域

本發明屬于遙感影像處理領域，具體涉及一種結構自適應的寬基線影像視角不變直線特征匹配方法。

背景技術

隨著影像分辨率的不斷提高，影像上絕大多數人工目標，如建筑物、道路等都可以使用直線特征來描述。直線特征位于目標輪廓邊緣，包含豐富的語義信息和幾何意義，能夠較好地表達目標結構，反映影像以及目標場景的高層信息，將直線特征作為匹配基元進行特征匹配在影像精細三維建模等應用中具有重要意義。

經過多年的發展，研究人員提出了大量適用于不同場景的直線特征匹配方法。根據直線特征匹配過程中采用的約束信息差異，大體上可以將現有影像直線特征匹配方法分為單直線特征匹配方法和直線特征組匹配方法。

一些單直線特征匹配方法通過簡單的幾何信息，如方向、距離、長度、重復性、最近鄰關系等，以及直線特征鄰域內的灰信息進行直線特征相似性度量。這類方法通常需要同名直線特征之間具有較高的重疊度，并且影像之間的亮度或色彩變化較小。受點特征匹配的啟發，研究人員提出了一種基于MSLD特征描述符的直線特征匹配方法。該方法在直線特征鄰域內確定一個特征區域，并在特征區域內計算均值和標準差等統計信息來構建特征描述符，對于影像視角變化較小或地形平坦的紋理豐富區域獲得了較好的匹配結果。通過在影像尺度空間進行直線特征檢測或挖掘平行直線特征之間的關系來計算特征尺度值，可以提高MSLD方法對影像尺度變化的魯棒性。以上基于特征描述符的方法存在一個共同的不足：當立體像對之間存在較大視角變化且影像區域目標深度變化比較顯著時，這些方法中的規則特征區域以及在此基礎上構建的特征描述符魯棒性較差，影響最終的匹配結果。為了提高直線特征匹配算法對影像仿射變換的魯棒性，研究人員提出了一類同名點特征輔助的直線特征匹配算法。通過點特征與直線特征之間的幾何位置關系構建仿射不變量來進行直線特征相似性度量。這類方法需要已知大量的同名點特征。當立體影像之間具有較大的視角變化時，難以獲得大量可靠的點特征匹配結果，導致這類方法難以適用。

為了提高直線特征匹配的可靠性，直線特征通常被聚類為特征組，通過在直線特征組之間構建約束條件來實現同名直線特征匹配。這類方法通過挖掘直線特征對之間的幾何約束關系進行直線對匹配，或先通過幾何約束建立候選匹配集合，再為直線特征對構建特征描述符來實現直線對匹配。由于在直線特征對之間能夠構建更多約束條件來區分非同名直線特征，這類方法通常能夠獲得比單直線特征匹配更好的結果。直線特征組匹配方法可以具體細分為兩直線特征組對的匹配方法和多(兩條以上)直線特征組對的匹配方法。多直線特征組對的匹配方法通常能夠獲得更好的匹配結果。但是，隨著組對的直線特征數量的增加，構建幾何約束條件的算法復雜度將顯著提升，不利于大數據量影像的匹配。此外，基于直線特征組對的匹配方法受影像重復紋理結構的影響較大。直線特征組在影像重復紋理結構區域容易發生錯誤匹配，導致直線特征組內的一對一匹配全部失敗。雖然兩直線特征組對的匹配方法也存在該問題，但是由于一個直線特征對只包含兩條單直線特征，其對最終匹配結果的影響較小。因此，在現有基于直線特征組對的匹配方法中，兩直線特征組對的匹配方法遠遠多于多直線特征組對的匹配方法。