[发明专利]一种面向近景摄影立体影像数据的特征点匹配方法有效
申请号: | 201410162951.9 | 申请日: | 2014-04-22 |
公开(公告)号: | CN103927785A | 公开(公告)日: | 2014-07-16 |
发明(设计)人: | 乔刚;米环;冯甜甜 | 申请(专利权)人: | 同济大学 |
主分类号: | G06T17/00 | 分类号: | G06T17/00;G06T7/00 |
代理公司: | 上海智信专利代理有限公司 31002 | 代理人: | 吴林松 |
地址: | 200092 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 面向 近景 摄影 立体 影像 数据 特征 匹配 方法 | ||
1.一种面向近景摄影立体影像数据特征点的匹配方法,其特征在于:包括如下步骤:
(1)、采用平行摄影的方式对待匹配场景进行拍摄,选择同一时刻两个相机分别拍摄的两幅图像作为第一幅图像和的第二幅图像,在所述第一幅图像中选取第一待匹配区域,在所述第二幅图像中并选取与所述第一待匹配区域对应的第二待匹配区域;
(2)、利用SIFT算法分别检测所述第一待匹配区域的特征点和所述第二待匹配区域的特征点,以所述第一待匹配区域内的特征点为基准分别将所述第一待匹配区域和所述第二待匹配区域分割为多个一一对应的子区域;
(3)、分别以所述第一待匹配区域的各个子区域为约束条件,利用最近邻距离算法进行由所述第一待匹配区域的子区域向所述第二待匹配区域的对应子区域的特征点正向匹配,最终匹配出各个子区域的同名像点;
(4)、以所述第一待匹配区域的各个子区域的同名像点和位于所述子区域边缘上的特征点作为三角形的三个顶点分割子区域并构建三角网络;
(5)、以步骤(4)所得三角网络中的各个三角形为约束条件,利用最近邻距离算法进行由所述第一待匹配区域的三角形向所述第二待匹配区域的对应三角形的特征点循环正向匹配,得到正向同名像点群;
(6)、分别以所述第二待匹配区域的各个子区域为约束条件,利用最近邻距离算法进行由所述第二待匹配区域的子区域向所述第一待匹配区域的对应子区域的特征点逆向匹配,最终匹配出各个子区域的同名像点;
(7)、以所述第二待匹配区域的各个子区域的同名像点和位于所述子区域边缘上的特征点作为三角形的三个顶点分割子区域并构建三角网络;
(8)、以步骤(7)所得三角网络中的各个三角形为约束条件,利用最近邻距离算法进行由所述第二待匹配区域的三角形向所述第一待匹配区域的对应三角形的特征点循环逆向匹配,得到逆向同名像点群;
(9)、根据所述正向同名像点群和所述逆向同名像点群得到正确匹配的同名像点结果。
2.根据权利要求1所述的面向近景摄影立体影像数据的特征点匹配方法,其特征在于:在步骤(2)中,根据所述第一待匹配区域和所述第二待匹配区域各自的坡度和坡向并把所述第一待匹配区域和所述第二待匹配区域目视相同的特征点作为子区域的分割点,把所述第一待匹配区域和所述第二待匹配区域完整地分割成数个对应的子区域。
3.根据权利要求2所述的面向近景摄影立体影像数据的特征点匹配方法,其特征在于:所述第一待匹配区域或者所述第二待匹配区域各自的相邻子区域间有部分重叠。
4.根据权利要求2所述的面向近景摄影立体影像数据的特征点匹配方法,其特征在于:步骤(5)中的所述特征点循环正向匹配包括:
第一步、设定预设循环次数和三角形大小阈值;
第二步、将步骤(4)所得三角网络中的各个三角形作为第一级三角形,以所述第一级三角形为约束条件,利用所述最近邻距离算法进行由所述第一待匹配区域的第一级三角形向所述第二待匹配区域的对应三角形的特征点正向匹配,得到各个所述第一级三角形的同名像点,n设定为1,m设定为0;
第三步、n=n+1,利用第n-1级三角形中正确匹配的同名像点与子区域的所述分割点作为三角形的三个顶点构建第n级三角形;
第四步、以所述第n级三角形为约束条件,利用所述最近邻距离算法进行由所述第一待匹配区域的所述第n级三角形向所述第二待匹配区域的对应三角形的特征点正向匹配,并通过多次循环RANSAC算法剔除误匹配特征点,得出正确匹配的同名像点,m=m+1;
第五步、判断m是否不小于所述预设循环次数并且第n级三角形的大小是否均小于所述三角形大小阈值,当m不小于所述预设循环次数并且所述第n级三角形的大小均小于所述三角形大小阈值时,得到正向同名像点群,否则返回执行第三步,
其中,n为三角形的级别,m为循环次数。
5.根据权利要求2所述的面向近景摄影立体影像数据的特征点匹配方法,其特征在于:步骤(8)中的所述特征点循环逆向匹配包括:
第一步、设定预设循环次数和三角形大小阈值;
第二步、将步骤(7)所得三角网络中的各个三角形作为第一级三角形,以所述第一级三角形为约束条件,利用所述最近邻距离算法进行由所述第二待匹配区域的第一级三角形向所述第一待匹配区域的对应三角形的特征点逆向匹配,得到各个所述第一级三角形的同名像点,n'设定为1,m'设定为0;
第三步、n'=n'+1',利用第n'-1级三角形中正确匹配的同名像点与子区域的所述分割点作为三角形的三个顶点构建第n'级三角形;
第四步、以所述第n'级三角形为约束条件,利用所述最近邻距离算法进行由所述第二待匹配区域的所述第n'级三角形向所述第一待匹配区域的对应三角形的特征点逆向匹配,并通过多次循环RANSAC算法剔除误匹配特征点,得出正确匹配的同名像点,m'=m'+1;
第五步、判断m'是否不小于所述预设循环次数并且第n'级三角形的大小是否均小于所述三角形大小阈值,当m'不小于所述预设循环次数并且所述第n'级三角形的大小均小于所述三角形大小阈值时,得到逆向同名像点群,否则返回执行第三步,
其中,n'为三角形的级别,m'为循环次数。
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