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多视角倾斜航空摄影相对于传统的近似垂直摄影,可以获取建筑物不同侧面的纹理信息,为影像匹配与三维建模提供更为丰富的影像纹理数据。影像匹配是数字摄影测量的重要环节,其质量直接影响空中三角测量、数字表面模型、三维建模等成果的精度。本文主要研究了航空倾斜影像获取技术及特点、匹配策略与约束、特征匹配、密集匹配等问题,完成的主要工作与创新点如下:1.分析阐述了航空倾斜影像获取技术、倾斜影像特点及匹配难点、多视匹配方法等基础匹配理论知识。针对海量多视倾斜影像数据,探讨了多视倾斜影像匹配的优势,利用丰富的影像数据为匹配提供了大量的纹理信息,有助于提升影像匹配的精度。2.分别论述了DoG、Harris、SIFT、ASIFT四种特征提取算法的基本原理,并对比分析了这四种算法的特性。把单应约束和核线几何约束用于倾斜影像匹配,对比分析了单应约束与核线约束的精度。针对ASIFT算法时间复杂度的缺陷,设计了ASIFT并行处理算法,提升了匹配效率。3.提出了基于SIFTGPU的多分辨率分层匹配PMVS算法。首先,将PMVS中的Harris与DoG算法替换为具有仿射变换性与并行加速的SIFTGPU算法,保证随视角变化影像初始种子点的稳定性与稠密性;其次,初始种子点是密集点云扩散的基础,其优劣程度直接影响稠密重建的精度,本文采用基于核线约束和单应约束联合的SIFTGPU算法,提升了PMVS处理效率与重建后的点云密度;最后,根据PMVS算法提供的影像不同分辨率接入口,对影像不同分辨率自适应匹配,根据需求对不同等级分辨率融合,实现多分辨率分层匹配,提高了密集匹配点数量和计算效率。4.提出了基于最小生成树的半全局匹配算法。由于不同的影像场景纹理信息各有不同,本文采用像素灰度差平方和与像素间互信息相结合的联合匹配代价,进行影像的相似度检测。并利用最小生成树的思想,对匹配代价聚合,寻找最优匹配代价,进行视差图生成。通过对标准数据库图像及航空倾斜影像的匹配实验,表明该算法具有较好的匹配效果。