[发明专利]一种图像密集匹配方法

摘要

本发明公开了一种图像密集匹配方法，包括提取出特征点图像，构建旋转平移不变特征向量；进行同名初匹配，得到具有稳定相对关系的最大同名点对子集；构建两幅相邻图像平面的第一Delaunay三角网，核实各对同名三角形在两幅相邻图像中的拓扑关系是否准确；移除所有拓扑关系不准确的同名点，构建第二Delaunay三角网，并计算仿射变换参数；计算密集匹配在第一图像的各非特征像点位置，判断各非特征像点与第二Delaunay三角网中三角形的拓扑包容关系，并计算多个仿射变换参数在第二图像中的多个初始同名像点位置；建立两幅相邻图像的局部相关矩阵；计算得到密集匹配结果；对立体观测区域进行三维形貌重建。

主权项

1.一种图像密集匹配方法，其特征在于，包括：获取立体观测区域的框幅式序列图像；从每幅所述序列图像中选择两幅相邻的图像，提取出所述两幅相邻图像各自的特征点图像，并根据所述特征点图像分别构建旋转平移不变特征向量，所述两幅相邻图像包括第一图像与第二图像；在核线约束下，使用随机抽样一致算法对所述旋转平移不变特征向量进行同名初匹配，得到具有稳定相对关系的最大同名点对子集；根据所述最大同名点对子集构建所述两幅相邻图像平面的第一Delaunay三角网，计算所述第一Delaunay三角网中各对同名三角形的三顶点坐标构成的二维向量的叉积，并根据该叉积的正负核实所述各对同名三角形在所述两幅相邻图像中的拓扑关系是否准确；根据所述各对同名三角形在所述两幅相邻图像中的拓扑关系是否准确的核实结果，移除所有拓扑关系不准确的同名点，构建第二Delaunay三角网，并计算所述第二Delaunay三角网中各对同名三角形之间的仿射变换参数；获取密集匹配所需的平面像素间距，根据所述平面像素间距计算密集匹配在所述第一图像的各非特征像点位置，并根据所述各非特征像点与所述第二Delaunay三角网判断所述各非特征像点与所述第二Delaunay三角网中三角形的拓扑包容关系，根据所述拓扑包容关系获得各像点位置的初始点应调用的所述同名三角形的仿射变换参数，并根据多个所述仿射变换参数计算多个非特征像点在所述第二图像中的初始同名像点位置；以所述第一图像当前的各非特征像点位置和所述第二图像多个初始同名像点位置为中心，选取多个指定半径的同心圆与辐射状点阵，建立所述两幅相邻图像的局部相关矩阵；对所述局部相关矩阵使用辐射几何改正的最小二乘平差算法，迭代计算得到具有最大相关系数的亚像素像点位置的集合，所述像点位置的集合为所述两幅相邻图像的密集匹配结果；使用上述方法计算出所述框幅式序列图像中任意两幅相邻图像的密集匹配结果，并根据所述密集匹配结果、空间参考平面与立体图像的内外参数对所述立体观测区域进行三维形貌重建。