[发明专利]一种直线立体匹配方法

权利要求书

1.一种直线立体匹配方法，其特征在于，包括下述步骤：

已知从不同视角获取的同一场景的两幅图像，分别记为左图像I₁和右图像 I₂，它们的成像参数已知；对图像I₁和I₂进行边缘检测的结果分别为图像E₁和 E₂，图像E₁和E₂中每个边缘点的灰度梯度相位已知；从左图像I₁中提取的直线 特征的集合为其中，任意一个直线特征的端点分别为 和在上每隔3个像素长度取一个点，将这些点在I₁中的灰度梯度相位平均值记为从右图像I₂中提取的直线特征的集合为 其中，任意一个直线特征的端点为和 在上每隔3个像素长度取一个点，将这些点在I₂中的灰度梯度 相位平均值记为

第一步，利用直线特征集合恢复投影直线段

对于任意一个直线特征γ＝1或γ＝2，由它的两个已知端点计算 的中点坐标记为长度记为经过它的直线记为由恢复的投 影直线段记为它的两个端点和到的距离分别记为和由恢复的过程等效为求解和的概率密度函数的过程；与的任意一个 端点q＝1，2，相关的距离参数的概率密度函数求解步骤如下：

第1步，搜索用于估计投影直线段端点的有效边缘点

的有效边缘点是指在指定搜索范围内用于估计的端点位置的边缘 点；

搜索有效边缘点的方法包括确定搜索范围和在该范围内选择有效边缘点两 个过程；

有效边缘点的搜索范围包括空间搜索范围和灰度梯度相位搜索范围，由3 个门限值来确定：

T_h表示的有效边缘点到直线的距离最大值，最优取值为3个像素；

T_τ表示的两个相邻的有效边缘点在直线上的投影间距离的最大值，最 优取值为3个像素，它和T_h共同确定空间搜索范围；

T_θ指定的有效边缘点的灰度梯度相位搜索范围为最优 取值为弧度；

将的端点视为的第0个有效边缘点，记为(x⁽⁰⁾，y⁽⁰⁾)，它在直线上 的投影记为此时，且

搜索有效边缘点的方法由以下两个步骤组成，它们被循环执行，从搜索第1 个有效边缘点开始，直到确定的搜索范围内不再有边缘点被找到：

第1)步，确定端点的有效边缘点的搜索范围

当k＝1时，第k个有效边缘点的空间搜索范围R⁽¹⁾表示为以下四个点 和顺次连接而成的矩形：

u1(1)=m·Th1+m2+x(0)]]>

v1(1)=y(0)-Th1+m2]]>

u2(1)=x(0)-m·Th1+m2]]>

v2(1)=y(0)+Th1+m2]]>

u3(1)=u2(1)+λu·Tτ1+m2]]>

v3(1)=v2(1)+λv·|m|·Tτ1+m2]]>

u4(1)=u1(1)+λu·Tτ1+m2]]>

v4(1)=v1(1)+λv·|m|·Tτ1+m2]]>

其中，λu=1xγ,qi>xγ,|3-q|i0xγ,qi=xγ,|3-q|i-1xγ,qi<xγ,|3-q|i,]]>λv=1yγ,qi>yγ,|3-q|i0yγ,qi=yγ,|3-q|i-1yγ,qi<yγ,|3-q|i,]]>m=yγ,2i-yγ,1ixγ,2i-xγ,1i;]]>

的第k个有效边缘点的灰度梯度相位搜索范围为

当k＞1时，第k个有效边缘点的搜索范围由R^(k)和Ω^(k)表示，确定方法为：

计算投影点到的距离，记为τ^(k-1)，第k个有效边缘 点的空间搜索范围R^(k)由四个点和顺 次连接而成：

u1(k)=u1(k-1)+Δu(k-1);]]>v1(k)=v1(k-1)+Δv(k-1)]]>

u2(k)=u2(k-1)+Δu(k-1);]]>v2(k)=v2(k-1)+Δv(k-1)]]>

u3(k)=u3(k-1)+Δu(k-1);]]>v3(k)=v3(k-1)+Δv(k-1)]]>

u4(k)=u4(k-1)+Δu(k-1);]]>v4(k)=v4(k-1)+Δv(k-1)]]>

其中，Δu(k-1)=λu·τ(k-1)1+m2,]]>Δv(k-1)=λv·|m|·τ(k-1)1+m2,]]>λ_u、λ_v和m的取值与k＝1 时相同；

第k个有效边缘点的灰度梯度相位搜索范围为Ω^(k)＝Ω^(l)；

第2)步，在搜索范围内选择有效边缘点

当k＞0时，将同时落在R^(k)和Ω^(k)范围内的边缘点的集合记为A_k；选取A_k中 在直线上的投影到点距离最小的边缘点作为第k个有效边缘点 (x^(k)，y^(k))，它在直线上的投影记为

第2步，计算与端点相关的距离参数的概率密度函数

假定得到的n个有效边缘点，计算与相关的距离参数概率密度函 数如果0≤n≤3，的概率密度函数为

p(t~γ,qi)=ρ·exp(-ρ·(t~γ,qi-dγi/2))]]>t~γ,qi∈[dγi/2,+∞)]]>

ρ的取值为0.25；

如果n＞3，的概率密度函数计算方法由以下步骤组成：

第1)步，计算的函数

σ(t~γ,qi)=Σk=1nt|cos(θ(k)-θγi)|h(k)·τ(k)]]>

其中，n_t表示的有效边缘点中在直线上的投影到点距离小于 的数目，h^(k)是(x^(k)，y^(k))到直线的距离，当γ＝1时，θ^(k)表示E₁中的边缘点 (x^(k)，y^(k))的灰度梯度相位，当γ＝2时，θ^(k)表示E₂中的边缘点(x^(k)，y^(k))的灰度 梯度相位；

第2)步，计算的近似导数

σ′(t~γ,qi)=σ(t~γ,qi+Δt)-σ(t~γ,qi)Δt]]>

其中，Δt的最优取值为3个像素；

第3)步，计算参数η₁

η1=(1-η0)/∫dγi/2dγi/2+Ttexp(σ(t~γ,qi)t~γ,qi·σ′(t~γ,qi))dt~γ,qi]]>

其中，η₀的最优取值为0.25，

第4)步，计算的概率密度函数

p(t~γ,qi)=η1·exp(σ(t~γ,qi)t~γ,qi·σ′(t~γ,qi))t~γ,qi∈(dγi/2,dγi/2+Tt)η0·ρ·exp(-ρ·(t~γ,qi-dγi/2-Tt))t~γ,qi∈[dγi/2+Tt,+∞)]]>

第一步恢复得到的所有投影直线段的集合记为和 L~2={l~2i|i=1,2,···,N2};]]>

第二步，对恢复投影直线段进行特征编组

通过生成一个投影直线段匹配关系图求解，生成的无向图记为G，方法包 括下述步骤：

第1步，生成投影直线段匹配关系图的节点

计算中任意一条投影直线段与中任意一条投影直线段的对应关系 测度；如果这个测度大于一个指定的门限，则判定它们是匹配的，并由和生 成G的一个节点，节点属性等于这个测度；

记生成的所有节点集合V＝{v_α|α＝1，2，…，M}，任意一个节点v_α的属性记为 μ_α；

第2步，判定投影直线段匹配关系图中任意两个节点间的连接关系

任取集合V中的两个元素v_α和v_β，假定与它们相对应的投影直线段匹配对 分别为和判定它们之间连接关系的方法包括下述步骤：

第1)步，计算v_α和v_β的相容关系测度

任意两个节点的相容性取决于它们对应的投影直线段匹配对包含在任意一 幅图像中的两条投影直线段的相容性；计算投影直线段和的相容关系测度 以及和的相容关系测度如果且 则判定v_α和v_β是相容的，计算节点v_α和v_β的相容关系测度为 否则，直接判定节点v_α和v_β在图G中不可连接， 并返回判定其它节点间的连接关系；

第2)步，判定节点v_α和v_β是否为直接可组合关系，计算组合关系测度

如果i＝a或j＝b，判定节点v_α和v_β是直接可组合的，其组合关系测度为 F_c(v_α，v_β)＝1，进入第4)步；

如果i≠a且j≠b，计算和属于同一条真实投影直线段的概率以及和属于同一条真实投影直线段的概率如果或 则判定节点v_α和v_β是直接可组合的，且组合关系测度为 Fc(vα,vβ)=max{C(l~1i,l~1a),C(l~2j,l~2b)},]]>进入第4)步；否则，进入第3)步；

第3)步，判定节点v_α和v_β是否为间接可组合关系，计算组合关系测度

以集合V中的元素为节点，建立一个新的无向图g，如果任意两个节点是直 接可组合的，则将它们在g中连接起来，连接边权重等于第2)步计算的组合关 系测度；如果图G中节点v_α和v_β在图g中对应的节点之间存在至少一条路径， 则判定它们是间接可组合的，组合关系测度为其中， m表示不含环的路径数，Dist(b)等于第b条不含环的路径上所有连接边权重的 最小值；否则，直接判定它们在图G中不可连接，并返回判定其它节点间的连 接关系；

第4)步，计算节点v_α和v_β之间的连接边权重

将投影直线段匹配关系图G中的节点v_α和v_β进行连接，计算连接边权重为

W(v_α，v_β)＝F_u(v_α，v_β)·F_c(v_α，v_β)

当α＝β时，指定W(v_α，v_β)＝0；

第3步，生成直线特征编组并计算可靠性测度

计算图G的所有极大团，记为Q＝{c_w|w＝1，2，…，N_Q}，任意一个极大团c_w是 集合V的子集；利用每个极大团生成一个直线特征编组，计算该直线特征编组 的可靠性测度为

Ew=12Σvi∈cwΣvj∈cwW(vi,vj)·μi·μj;]]>

第三步，选取最可靠的直线特征编组，确定提取的直线特征间的匹配关系

按照下述方法生成直线特征编组关系图G_F：利用每个生成的直线特征编组 生成图G_F的一个节点，节点属性等于相对应的直线特征编组的可靠性测度，如 果任意两个直线特征编组中不包含相同的投影直线段，则在图G_F中连接它们对 应的节点；

计算图G_F的所有极大团，其中，每个极大团的能量等于该极大团中包含的 所有节点的属性值之和，选取能量最大的极大团包含的直线特征编组作为最可 靠的直线特征编组；

在每个直线特征编组中，投影直线段之间的匹配关系是确定的，并且，这 些恢复的投影直线段与提取的直线特征是一一对应的，从而，提取的直线特征 间匹配关系也是确定的，结合已知的成像参数，依据摄影测量理论可以求解匹 配的直线特征对应的三维直线段。