一种结构自适应的宽基线影像视角不变直线特征匹配方法组成比例

本发明专利技术公开了一种结构自适应的宽基线影像视角不变直线特征匹配方法，属于遥感影像处理领域。该方法包括分别从参考影像和搜索影像中提取参考影像直线特征和搜索影像直线特征并编成多个参考影像直线特征组和多个搜索影像直线特征组；基于参考影像直线特征组和搜索影像直线特征组进行视角不变直线特征初匹配，并估计参考影像与搜索影像之间的核线几何关系；基于核线几何关系，对未匹配成功的参考影像直线特征组和搜索影像直线特征组进行二次匹配，对还未匹配成功的参考影像直线特征和搜索影像直线特征进行单直线特征匹配；合并所有三次匹配的结果得到最终匹配结果。本发明专利技术提出了视角不变的直线特征匹配方法，有效提高了匹配的直线特征数量和正确率。

【技术实现步骤摘要】
一种结构自适应的宽基线影像视角不变直线特征匹配方法
本专利技术属于遥感影像处理领域，具体涉及一种结构自适应的宽基线影像视角不变直线特征匹配方法。
技术介绍
随着影像分辨率的不断提高，影像上绝大多数人工目标，如建筑物、道路等都可以使用直线特征来描述。直线特征位于目标轮廓边缘，包含丰富的语义信息和几何意义，能够较好地表达目标结构，反映影像以及目标场景的高层信息，将直线特征作为匹配基元进行特征匹配在影像精细三维建模等应用中具有重要意义。经过多年的发展，研究人员提出了大量适用于不同场景的直线特征匹配方法。根据直线特征匹配过程中采用的约束信息差异，大体上可以将现有影像直线特征匹配方法分为单直线特征匹配方法和直线特征组匹配方法。一些单直线特征匹配方法通过简单的几何信息，如方向、距离、长度、重复性、最近邻关系等，以及直线特征邻域内的灰信息进行直线特征相似性度量。这类方法通常需要同名直线特征之间具有较高的重叠度，并且影像之间的亮度或色彩变化较小。受点特征匹配的启发，研究人员提出了一种基于MSLD特征描述符的直线特征匹配方法。该方法在直线特征邻域内确定一个特征区域，并在特征区域内计算均值和标准差等统计本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种结构自适应的宽基线影像视角不变直线特征匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)：分别从参考影像和搜索影像中提取参考影像直线特征和搜索影像直线特征并编组，获得多个参考影像直线特征组和多个搜索影像直线特征组；步骤(2)：基于所述参考影像直线特征组和所述搜索影像直线特征组进行视角不变直线特征初匹配，获得初次匹配成功的直线特征，并估计所述参考影像与所述搜索影像之间的核线几何关系；步骤(3)：基于所述核线几何关系，对步骤(2)中未匹配成功的所述参考影像直线特征组和所述搜索影像直线特征组进行二次匹配，获得二次匹配成功的直线特征；步骤(4)：基于所述核线几何关系，对步骤(2)和步骤(3)中均未...

【技术特征摘要】
1.一种结构自适应的宽基线影像视角不变直线特征匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)：分别从参考影像和搜索影像中提取参考影像直线特征和搜索影像直线特征并编组，获得多个参考影像直线特征组和多个搜索影像直线特征组；步骤(2)：基于所述参考影像直线特征组和所述搜索影像直线特征组进行视角不变直线特征初匹配，获得初次匹配成功的直线特征，并估计所述参考影像与所述搜索影像之间的核线几何关系；步骤(3)：基于所述核线几何关系，对步骤(2)中未匹配成功的所述参考影像直线特征组和所述搜索影像直线特征组进行二次匹配，获得二次匹配成功的直线特征；步骤(4)：基于所述核线几何关系，对步骤(2)和步骤(3)中均未匹配成功的所述参考影像直线特征和所述搜索影像直线特征进行单直线特征匹配，获得单直线特征匹配结果；步骤(5)：将所述初次匹配成功的直线特征、所述二次匹配成功的直线特征以及所述单直线特征匹配结果中匹配成功的直线特征合并得到最终的直线特征匹配结果。2.根据权利要求1所述的结构自适应的宽基线影像视角不变直线特征匹配方法，其特征在于，步骤(1)中分别从参考影像和搜索影像中提取参考影像直线特征和搜索影像直线特征并编组，获得多个参考影像直线特征组和多个搜索影像直线特征组的方法包括：采用国际公认的LSD算子分别对所述参考影像和所述搜索影像提取直线特征，获得多个所述参考影像直线特征和多个所述搜索影像直线特征；分别对任意的所述参考影像直线特征和所述搜索影像直线特征，确定下式所示的支撑区域SRi：式中，x表示支撑区域SRi内的像素点，li为任意的所述参考影像直线特征或所述搜索影像直线特征，dist()为点到直线的距离函数，length()表示li的长度，li⊥表示li的中垂线，s是一个控制支撑区域大小的参数；基于li，判断其余任意所述参考影像直线特征或所述搜索影像直线特征lj,j≠i是否至少有一个端点位于li的支撑区域SRi内，且与li的交点位于支撑区域SRi内，如果是，则将lj,j≠i与li组成一个直线特征组，构成所述参考影像直线特征组或所述搜索影像直线特征组。3.根据权利要求1所述的结构自适应的宽基线影像视角不变直线特征匹配方法，其特征在于，步骤(2)中基于所述参考影像直线特征组和所述搜索影像直线特征组进行视角不变直线特征初匹配，获得初次匹配成功的直线特征，并估计参考影像与搜索影像之间的核线几何关系的方法包括：对任意所述参考影像直线特征组，在所述参考影像上确定对应的参考影像直线特征组视角不变区域；对任意所述搜索影像直线特征组，在所述搜索影像上确定对应的搜索影像直线特征组视角不变区域；将所述参考影像上所有的所述参考影像直线特征组视角不变区域归一化为参考影像等边三角形区域，并以其内切圆区域作为参考影像直线特征组的特征区域；将所述搜索影像上所有的所述搜索影像直线特征组视角不变区域归一化为搜索影像等边三角形区域，并以其内切圆区域作为搜索影像直线特征组的特征区域；分别将所述参考影像直线特征组的特征区域和所述搜索影像直线特征组的特征区域进行子区域划分，在每个所述参考影像直线特征组的特征子区域和所述搜索影像直线特征组的特征子区域内分别计算梯度方向直方图并累计，分别获得所述参考影像直线特征组的特征描述符和所述搜索影像直线特征组的特征描述符；分别对所述参考影像直线特征组的特征描述符和所述搜索影像直线特征组的特征描述符进行归一化处理；利用NNDR算法对所述参考影像直线特征组的特征描述符和所述搜索影像直线特征组的描述符进行匹配，获得匹配成功的直线特征组，并根据直线特征组中单直线特征的相对左右位置关系确定一一对应的初次匹配成功的直线特征；将所述匹配成功的直线特征组的交点作为同名点，采用RANSAC方法估计影像之间的基础矩阵，得到核线几何关系。4.根据权利要求3所述的结构自适应的宽基线影像视角不变直线特征匹配方法，其特征在于，所述将所述参考影像直线特征组的特征区域进行子区域划分，在每个所述参考影像直线特征组的特征子区域内计算梯度方向直方图并累计，获得所述参考影像直线特征组的特征描述符的方法为：将所述参考影像直线特征组的特征区域沿径向方向二等分，在角度方向六等分，得到12个所述参考影像直线特征组的特征子区域，在每个所述参考影像直线特征组的特征子区域内计算8个方向的梯度方向直方图，将梯度方向直方图累积得到96维的所述参考影像直线特征组的特征描述符。5.根据权利要求3所述的结构自适应的宽基线影像视角不变直线特征匹配方法，其特征在于，所述将所述搜索影像直线特征组的特征区域进行子区域划分，在每个所述搜索影像直线特征组的特征子区域内计算梯度方向直方图并累计，获得所述搜索影像直线特征组的特征描述符的方法为：将所述搜索影像直线特征组的特征区域沿径向方向二等分，在角度方向六等分，得到12个所述搜索影像直线特征组的特征子区域，在每个所述搜索影像直线特征组的特征子区域内计算8个方向的梯度方向直方图，将梯度方向直方图累积得到96维的所述搜索影像直线特征组的特征描述符。6.根据权利要求3所述的结构自适应的宽基线影像视角不变直线特征匹配方法，其特征在于，步骤(3)中基于所述核线几何关系，对步骤(2)中未匹配成功的所述参考影像直线特征组和所述搜索影像直线特征组进行二次匹配，获得二次匹配成功的直线特征的方法包括：对任意未匹配成功的所述参考影像直线特征组，通过搜索影像直线特征组交点到核线的距离约束、搜索影像直线特征组重叠约束以及搜索影像直线特征组沿核线方向的点线位置关系约束在所述搜索影像上确定候选同名直线特征组集合；分别计算所述参考影像直线特征组和所述候选同名直线特征组集合中每个候选同名直线特征组的视角不变区域，获得所述参考影像直线特征组对应的所述参考影像直线特征组视角不变区域和每个所述候选同名直线特征组对应的所述搜索影像直线特征...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈敏，严少华，赵怡涛，朱庆，
申请(专利权)人：西南交通大学，
类型：发明
国别省市：四川,51