航空多视影像的倾斜影像同名点获取方法和装置的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及航空摄影领域，具体而言，涉及航空多视影像的倾斜影像同名点获取 方法和装置。
【背景技术】
[0002] 航空摄影（aerialphotography)，又称航拍，是指在飞机或其他航空飞行器上利 用航空摄影机摄取地面景物像片的技术。按像片倾斜角分类（像片倾斜角是航空摄影机主 光轴与通过透镜中心的地面铅垂线（主垂线）间的夹角），可将摄影方式分为垂直摄影和倾 斜摄影。
[0003] 其中，倾斜摄影技术是近些年国际测绘领域发展起来的一项高新技术，它突破了 过去正射影像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（不同 照相机的主光轴与地面的夹角不同），进而在飞行的同时从垂直和倾斜的多个不同角度获 取多视影像（垂直影像和倾斜影像）。
[0004] 拍摄多视影像的目的是获取更多的地面信息（如编辑地图、立体图像合成等），其 中，编辑地图或者是立体图像合成的基础便是影像匹配，具体为将两张或多张影像进行拼 接。影像匹配作为摄影测量的基本问题之一，无论是空中三角测量阶段获取连接点进行区 域网平差，还是后期建模过程中的密集匹配，都需要将影像匹配做为基础。倾斜航空多视影 像具有多个视角覆盖范围，一方面大大提高信息的冗余度，另一方面由于影像拍摄角度的 不同给多视匹配带来了更大的挑战。进而，如何快速，且准确的获取多视影像上的同名点坐 标，进而获取地物的三维信息，是多视影像匹配的关键。
[0005] 一般而言，影像的匹配的内容包括：匹配基元，搜索策略和判别准则，具体而言：
[0006] 1，匹配基元，
[0007] 匹配基元就是进行影像匹配过程中，所选择的要素（点、线、面）。通常，所采用和 描述的影像匹配方法都是基于点基元的影像匹配，（以下所称的影像匹配，都是基于点基元 的匹配）。理论上，影像上每一个像素就是一个点基元，但事实上我们都是选取具有纹理特 殊性和重复性（例如房屋的角点）的像素作为点基元（以下称为特征点）；在每张影像上， 通过特征检测算子获取大量的特征点，作为匹配基元。
[0008] 2,搜索策略，
[0009]对一张影像上的任意一个特征点，在另一张影像上的获取其可能的同名点（指实 际地理坐标相同的位置在另一张影像上所成像的点，以下称之搜索影像和候选点）的过 程，这个过程就是搜索策略，一般而言，影像匹配算法的不同主要都集中体现在搜索策略的 变化上。
[0010] 一个最简单的搜索策略就是穷举法，即搜索影像上的每一个特征点都作为候选 点，这是一种最显而易见的解决方法；事实上，在影像的获取过程中，通常相机是按照一定 的轨迹进行拍摄的，又或者具备其他的辅助信息（位置姿态），我们通常利用这些已知的几 何关系缩小候选点的搜索范围，例如核线几何约束，如图1所示：
[0011] 根据同名光线对对相交的原理，假设SI和S2分别为影像Il和12的拍摄位置，Pl 为影像Il上的某一特征点，其在12上的同名点为p2,则同名光线Slpl，S2p2相交于空间 点P。
[0012] 显然Slpl，S2p2和S1S2三条光线是共面的，而pi的同名点p2必然落在这个平面 与影像12的交线上，这条交线称为点pi在影像12上的核线。利用这条核线可以约束候选 点的搜索范围，这就是核线几何约束。
[0013] 3,判别准则，
[0014] 判别准则就是确定两个图像上的特征点是否为同名点的判断标准。一般而言，影 像匹配是利用待匹配点和候选点各自所在的影像区域纹理窗口（以特征点为中心N*N的窗 口）信息进行判断的，如图2所示，比较的是图中左部窗口中图像和右部窗口中图像的相似 度。两个窗口的中心为一对待判定的同名点对，相关系数的计算公式如下：
【主权项】
1. 航空多视影像的影像同名点获取方法，其特征在于，包括： 获取视角相同的多张参考影像； 确定多个参考物方元，每个所述参考物方元是由多个参考影像中指定两个参考影像的 参考特征点所得到的； 若全部所述参考物方元的相似度均小于预定阈值，则根据全部的所述参考物方元确定 优化物方元； 根据所述优化物方元、目标倾斜影像的姿态信息，确定目标倾斜影像上与所述参考特 征点相似度最高的特征点作为所述参考特征点的同名点。
2. 根据权利要求1所述的航空多视影像的影像同名点获取方法，其特征在于，所述确 定多个参考物方元包括： 分别确定多个关联影像对，每个所述关联影像对中均包含有第一关联影像和第二关联 影像，同一关联影像对中的所述第二关联影像包含有第一影像组中，与所述第一关联影像 上的参考特征点相似度最高的特征点，所述第一影像组中包含有除所述第一关联影像外的 全部参考影像； 将同一关联影像对中，第二关联影像上与所述第一影像上的参考特征点相似度最高的 特征点作为所述第二关联影像的参考特征点； 分别根据每个参考影像对中两个关联影像的参考特征点确定所述参考物方元。
3. 根据权利要求2所述的航空多视影像的影像同名点获取方法，其特征在于，所述参 考影像均为下视影像。
4. 根据权利要求2所述的航空多视影像的影像同名点获取方法，其特征在于，所述分 别确定多个关联影像对包括： 将多个所述参考影像按照参考特征点的相似度进行关联，以确定影像关联序列，所述 影像关联序列中后一个参考影像上包含有第二影像组的多个参考影像中，与前一个参考影 像上的参考特征点相似度最高的参考特征点，所述第二影像组合中包含有除所述前一个参 考影像外的全部参考影像； 将所述影像序列中，相邻的两个参考影像组成一个关联影像对。
5. 根据权利要求4所述的航空多视影像的影像同名点获取方法，其特征在于，所述将 多个所述参考影像按照参考特征点的相似度进行关联，以确定影像关联序列包括： 选择指定的一个参考影像作为主影像； 选择所述主影像上指定的一个特征点作为主影像的参考特征点； 通过核线约束和局部纹理最优的查找方式，分别确定除所述主影像外的其他参考影像 上与所述主影像的参考特征点相似度最大的特征点作为待确定特征点； 选择除所述主影像外的其他参考影像中，包含有相似度最大的待确定特征点的参考影 像作为所述主影像的关联影像； 将所述关联影像作为主影像和将与前一主影像上的参考特征点相似度最高的待确定 特征点作为当前主影像的参考特征点，并多次执行步骤所述通过核线约束和局部纹理最优 的方式，分别确定除所述主影像外的其他参考影像上与所述主影像的参考特征点相似度最 大的参考特征点，直至获取到的关联影像已经被作为过主影像； 根据历次主影像和关联影像的关联关系，建立影像关联序列。
6. 根据权利要求5所述的航空多视影像的影像同名点获取方法，其特征在于，所述通 过核线约束和局部纹理最优的方式，分别确定除所述主影像外的其他参考影像上与所述主 影像的参考特征点相似度最大的参考特征点包括： 将除所述主影像外其余参考影像中的一张参考影像作为待确定参考影像； 根据所述主影像拍摄点的位置信息、所述主影像参考特征点的位置信息和待确定参考 影像拍摄设点的位置信息，确定所述主影像上参考特征点相对于所述待确定参考影像的核 线和确定所述主影像和所述待确定参考影像关于所述主影像参考特征点的初始物方元； 通过调整所述初始物方元的法向量和高程，分别计算在所述待确定参考影像上，且与 所述核线的距离在预定范围的内每个特征点与所述主影像的参考特征点的最大SNCC系 数； 将多个最大SNCC系数中，数值最大的最大SNCC系数所对应待确定参考影像上的特征 点作为所述参考影像的参考特征点； 多次执行步骤所述将除所述主影像外其余参考影像中的一张参考影像作为待确定参 考影像，直至除所述主影像外的全部参考影像均确定了参考特征点。
7. 根据权利要求3所述的航空多视影像的影像同名点获取方法，其特征在于，所述根 据所述优化物方元、目标倾斜影像的姿态信息，确定目标倾斜影像上与所述参考特征点相 似度最高的特征点作为所述参考特征点的同名点包括： 将所述优化物方元作为所述参考特征点的准确物方元，根据所述目标倾斜影像的姿态 信息和所述准确物方元，在所述目标倾斜影像上的指定采样范围内进行重采样，以确定目 标影像米样窗口； 在所述目标采样窗口中选择与所述参考特征点相似度最高的特征点作为所述参考特 征点的同名点。
8. 根据权利要求7所述的航空多视影像的影像同名点获取方法，其特征在于，在步骤 所述根据所述优化物方元、目标倾斜影像的姿态信息，确定目标倾斜影像上与所述参考特 征点相似度最高的特征点作为所述参考特征点的同名点前还包括： 对所述参考影像进行光束法平差处理，以确定所述参考影像的姿态信息； 根据所述参考影像的姿态信息和所述相机姿态，确定所述目标倾斜影像的姿态信息。
9. 根据权利要求7所述的航空多视影像的影像同名点获取方法，其特征在于，所述根 据所述优化物方元、目标倾斜影像的姿态信息，确定目标倾斜影像上与所述参考特征点相 似度最高的特征点作为所述参考特征点的同名点还包括： 根据每个参考影像拍摄点的位置信息、每个所述参考影像上参考特征点的位置信息和 目标倾斜影像拍摄点的位置信息，分别确定每个所述参考影像相对于所述目标倾斜影像的 核线； 根据多条所述目标倾斜影像的核线，确定所述目标倾斜影像的采样范围。
10. 航空多视影像的影像同名点获取装置，其特征在于，包括： 获取模块，用于获取视角相同的多张参考影像； 第一确定模块，用于确定多个参考物方元，每个所述参考物方元是由多个参考影像中 指定两个参考影像的参考特征点所得到的； 第二确定模块，若全部所述参考物方元的相似度均小于预定阈值，则用于根据全部的
【专利摘要】本发明提供了航空多视影像的倾斜影像同名点获取方法和装置，涉及航空摄影领域。本发明提供的航空多视影像的影像同名点获取方法，采用先使用相同视角相同的多张参考影像确定优化物方元的方式，其通过先使用视角相同的多张参考影像确定了优化物方元，再根据确定好的优化物方元和目标倾斜影像的姿态信息确定了参考特征点的同名点，由于相同视角的参考影像的纹理相近，因此得到的优化物方元的准确度较高，进而再确定了准确度较高的优化物方元之后，每次匹配的时候，只需要根据优化物方元再次进行重采样即可，而不需要每次均调整物方元的方向来，来寻找目标倾斜影像上的SNCC系数最大的特征点，从而降低了搜索时间，也就提高了匹配效率。
【IPC分类】G06K9-62
【公开号】CN104794490
【申请号】CN201510208194
【发明人】李英成, 蔡沅钢, 刘晓龙, 朱祥娥, 罗祥勇
【申请人】中测新图(北京)遥感技术有限责任公司
【公开日】2015年7月22日
【申请日】2015年4月28日