[发明专利]一种应用于机械结构摄影测量的同名点匹配方法

说明书

本发明涉及应用于机械结构摄影测量的同名点匹配方法，首先采用SIFT算法，对左片、右片可识别的同名点进行识别，再以这些同名点为截图中心点，对可匹配区域进行截图、编号。随后，采用霍夫变换，对左片照片截图进行识别，并对多线交会点进行提取。使用特征加权对待匹配的各区域进行筛选、编组。而后，再依据SIFT算法的匹配结果，对右片对应区域应用霍夫变换进行交会点提取。在完成右片的交会点提取后，再依据核线及几何特征进行左、右片同名点的匹配。最后，依据加权结果，对重复测量的数据进行平差处理，完成SIFT算法可匹配区域特征点的识别及同名点匹配。试验证明，该算法可有效提升机械结构摄影测量的关键点识别率，并且拥有较高的匹配精度。

技术领域

本发明涉及摄影测量领域，具体地指一种应用于机械结构摄影测量的同名点匹配方法。

背景技术

摄影测量方法具有非接触、可实时测量的优势，但是由于机械结构自身与工作环境 均较为复杂，且其测量目的通常在于获取一些关键结构特征的尺寸参数的原因，传统摄影测量方法既无法完成获取这些关键结构特征的尺寸参数所需的关键特征的识别，也无法对同名点进行有效地自动匹配，因此摄影测量方法在机械结构测量领域的应用，尤其 是实时检测领域的应用一直存在着难以克服的技术壁垒。

发明内容

本发明的目的就是针对现有不足，提供一种应用于机械结构摄影测量的同名点匹配 方法。

本发明所设计的应用于机械结构摄影测量的同名点匹配方法，其特征在于，包括以 下步骤：

s1采用SIFT算法初步匹配待匹配区域；

s2将SIFT算法匹配后的区域以同名点为中心，划分成小块的匹配区域；

s3分别对左片和右片划分后的小块匹配区域进行交汇点提取；

s4基于核线对左片和右片进行同名点匹配；

s5对SIFT算法匹配后未划分到的区域，按步骤s4和s5先分别进行左片和右片的交汇点提取，然后基于核线对左片和右片进行同名点匹配。

进一步地，步骤s2中划分成小块的匹配区域具体操作为：以同名点为中心，截取边长为D的方形区域，且D＝200像素。

进一步第，步骤s3中所述交汇点提取过程包括以下步骤：

基于霍夫变换对图片进行直线识别；

对直线交汇点进行识别；

对识别后的交汇点类型进行判别，判断交汇点是两线交汇还是多线交汇。

更进一步地，所述对直线交汇点进行识别中，若交汇的直线数量为n，n≥3时，

则依直线l₁、l₂、…、l_n-1、l_n的方程，分别求解对应的点到直线距离的参数表达d₁、d₂、…、d_n-1、d_n，此时交会点近似度参数D_o的表达式就变为：

设置阈值YZ_D，只需比较D_o与阈值YZ_D，即可判断D_o最小值D_omin所对应点 o_m(x_om,y_om)是否为n线交会点。

更进一步地，所述对识别后的交汇点类型进行判别，具体过程如下：

先筛选平行直线；

再按排列组合求两线交汇点；