[发明专利]基于物方垂直双面元的最小二乘匹配方法

权利要求书

1.一种基于物方垂直双面元的最小二乘匹配方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1，在密集匹配的三维点云数据中，建立每个三维点的初始法向量，

包括以每个三维点为初始法向量的起点，以(α,β)、(π/2-α,π/2-β)为初始方向角，建立两条垂直的初始法向量，

a₁＝cosαcosβ

b₁＝sinαcosβ

c₁＝sinβ                  (1)

a₂＝cos(π/2-α)cos(π/2-β)＝sinαsinβ

b₂＝sin(π/2-α)cos(π/2-β)＝cosαsinβ

c₂＝sin(π/2-β)＝cosβ

其中，(a₁,b₁,c₁)、(a₂,b₂,c₂)表示两条垂直的初始法向量的坐标；

步骤2，基于各三维点的初始法向量，建立误差方程，进行双面元参数的迭代优化，搜索最佳匹配点位，实现包括以下步骤，

步骤2.1，将三维点(X_c,Y_c,Z_c)投影到参考影像上，得到参考影像上相应像点坐标(x_0c,y_0c)；

步骤2.2，以(x_0c,y_0c)为中心，一个像素为采样间隔，从参考影像上取出一个μ×μ个像素大小的影像窗口，计算窗口内每个像素的像点坐标(x₀,y₀)，其中_μ为预设值；

步骤2.3，为三维点在物方建立一对互相垂直的面元P1、P2，面元中心为三维点的物方坐标值(X_c,Y_c,Z_c)，P1、P2的法向量为(a₁,b₁,c₁)、(a₂,b₂,c₂)；

步骤2.4，分别计算步骤2.2所取影像窗口中的μ×μ个点投影到P1、P2上每个投影点的物方坐标(X₁,Y₁,Z₁)、(X₂,Y₂,Z₂)；

步骤2.5，分别计算P1、P2上每个投影点投影到各搜索影像上的像点坐标(x_i,y_i)，得到搜索影像上的相应影像窗口，其中投影到第i张搜索影像上的像点坐标记为(x_i,y_i)；

步骤2.6，分别对参考影像和搜索影像上影像窗口中的点采用双线性内插法进行重采样，得到参考影像上影像窗口中的点重采样后的像素亮度值g₀(x₀,y₀)和P1上的投影点投影到第i张搜索影像上的像点重采样后的像素亮度值g_i(x_i1,y_i1)、P2上的投影点投影到第i张搜索影像上的像点重采样后的像素亮度值g_i(x_i2,y_i2)；

步骤2.7，根据共线方程约束和最小二乘匹配原理建立误差方程如下，

vP1=dh0i+gi(xi1,yi1)·dh1i+h1i(∂gi1∂xi1dxi1+∂gi1∂yi1dyi1)-(g0(x0,y0)-h0i-h1i·gi(xi1,yi1))---(15)]]>

vP2=dh0i+gi(xi2,yi2)·dh1i+h1i(∂gi2∂xi2dxi2+∂gi2∂yi2dyi2)-(g0(x0,y0)-h0i-h1i·gi(xi2,yi2))]]>

其中，v_P1、v_P2为投影误差；h_0i、h_1i为第i张搜索影像到参考影像的辐射畸变系数；

步骤2.8，进行辐射畸变改正，解求得到未知数的改正值，包括辐射畸变改正值dh_0i、dh_1i，面元角度改正值2个dα、dβ和物点坐标改正值dZ_c；

步骤2.9，当所有改正值小于预设改正值阈值时，停止迭代，取搜索影像窗口中心点为最佳匹配点位；否则，根据改正值得到改正后的参数h_0i、h_1i、Z_c、α、β，基于改正后的参数α、β根据公式(1)计算改正后的面元法向量作为新的(a₁,b₁,c₁)、(a₂,b₂,c₂)，重复步骤2.3至2.8，并将迭代次数计算值+1，当迭代次数大于预设次数阈值仍未出现所有改正值小于预设改正值阈值时，判断迭代失败，没有找到该三维点的匹配点。