直线特征是图像中的中层描述信息,线特征比点特征含有更丰富的信息,与此同时,又比面特征更容易提取和描述;因此,本文把线特征匹配作为研究的重点,提出了多重条件约束下的线特征匹配方法,并得到可靠的匹配结果,为后续的三维重建奠定了良好的基础。本文主要研究内容如下:(1)边缘检测:通过实验对比分析不同算法的优缺点,并针对Canny算子的缺点和不足,提出了基于Canny算子的动态双阈值边缘检测方法,对影像进行边缘提取。(2)直线提取:相位编组方法中,通过改进梯度相位的计算方法并使用加权最小二乘法拟合直线,得到定位更准确的直线;Hough变换方法中,对图像进行邻域处理和自适应中值滤波,二值处理,记录边缘点坐标,嵌入清零法检测峰值,设定阈值去除过连接直线和伪直线,并记录端点位置,最小二乘法拟合直线,经过改进后突出了图像中的显著直线。(3)直线匹配:提出了多重条件约束下的线特征匹配方法。采用单应矩阵约束、核线约束、灰度相似性约束等多重条件约束直线匹配,完成粗匹配;然后进行左右一致性约束剔除错误匹配直线,实现直线的精匹配。结果表明,该方法具有一定的适用性,有效的解决了直线断裂和遮挡问题。