[发明专利]一种基于仿射投影矩阵模型的直线匹配方法

说明书

本发明公开了一种基于仿射投影矩阵模型的直线匹配方法，其步骤包括：1)根据POS系统提供的相机姿态信息求出仿射投影矩阵；2)根据所述仿射投影矩阵将相机拍摄的原始影像纠正为近似正形影像；3)对纠正后得到的近似正形影像进行直线提取匹配，得到匹配直线对；4)利用所述仿射投影矩阵对匹配直线对做逆变换，得出原始影像的匹配直线对。本发明充分利用POS传感器的信息，对倾斜影像数据直接进行仿射校正并进行直线匹配与三维重建，免去了复杂的相机位姿估计等流程，特别适合精度要求不高但是实时性要求高的场景。

技术领域

本发明涉及一种基于仿射投影矩阵模型的直线匹配方法，特别是关于一种仿射投影矩阵模型下实现图像三维重建的直线匹配的方法。属于计算机图像处理、摄影测量与遥感应用领域。

背景技术

直线特征在自然环境和人造目标中都普遍存在，如地面的房屋建筑、主要的铁路公路、太空中人造卫星的太阳能电池板等。在图像三维重建等应用领域中，直线段的匹配是首先需要解决的问题。高效率、高精度的直线匹配算法对于场景匹配、序列分析等具有重要价值。

但是，目前常规的直线匹配方法在处理宽基线、大视角的立体影像方面效果欠佳。其中，MSLD(Mean-Standard Deviation Line Descriptor)利用线段邻域的灰度均方根误差实现相似度匹配；线段波段描述符LBD(LineBand Desriptor)和线段组标识LS(Linesignature)也可以来匹配直线。但是上述方法在尺度变化或纹理匮乏时容易失败。还有部分学者通过几何特征进行直线匹配，比如：通过建立点到直线的距离比值不变量来实现直线匹配；采用点特征获取全局性的对极几何和共面约束关系，再对局部进行匹配；以及在局部上建立线段的拓扑区域，进而实现大范围场景的匹配都被提出并被应用。然而，不管是哪类方法，大都只适合短基线、小视角，当面对倾斜影像这样的宽基线、大视角变化时，匹配效果急剧下降。其主要原因是大视角造成待匹配线段邻域信息的巨大反差，从而造成相似度匹配上的困难。

发明内容

针对上述问题，本发明的目的在于提供一种基于仿射投影矩阵模型的直线匹配方法，本发明在构建仿射投影模型对原始倾斜影像进行纠正的前提下，再对纠正影像进行直线匹配最终反投影至原始影像的方法。

本发明的步骤包括：1)根据POS系统(Positioning and Orientation System)提供的相机粗略姿态信息，求出仿射投影矩阵；2)将相机拍摄的原始影像纠正为近似正形影像，从而减小影像间的视角差异；3)对纠正后的影像进行直线提取匹配，得到匹配直线对；4)利用仿射投影矩阵对匹配直线对做逆变换，得出原始倾斜影像的匹配直线对。

所述步骤1)根据POS系统(Positioning and Orientation System)提供的相机粗略姿态信息，求出仿射投影矩阵，包括以下步骤：①根据POS系统为相机提供的三个姿态角求出相机的旋转矩阵；②根据Wolf提出的tilt-swing-azimuth(t-s-a)坐标系统与坐标系统的转化关系，可以得出相机的倾斜角、旋转角、方位角的表达；③根据步骤②中求得的相机的倾斜角、旋转角、方位角求得仿射投影矩阵。

所述步骤①根据POS系统为相机提供的三个姿态角求出相机的旋转矩阵，包括以下步骤：a)倾斜摄影平台使用五镜头相机，中间一个下视，两侧分为前视、后视、左视和右视四个倾斜相机并且倾斜摄影平台上携带装有POS系统的装置，可以得出每一张影像的姿态角度信息。b)选用Y-X-Z三维笛卡尔转角系统，即三个姿态角分别用omega(ω)、kappa(κ)表示，得到相机的旋转矩阵。

所述步骤2)将原始影像纠正为近似正形影像，从而减小影像间的视角差异。即根据所求的仿射投影矩阵，建立原始影像与纠正影像的转换关系，通过转换得到一种近似正形的纠正影像。