结合网状描述符和单应约束的近景影像直线匹配

摘要：

针对现有立体影像直线匹配方法中的线描述子只依赖局部灰度特征导致可靠性较弱的问题,本文提出了一种结合网状描述符和单应约束的直线匹配方法.①利用线特征检测算法(Line Segment Detector,LSD)提取参考影像及搜索影像中的直线段;②根据角度约束和核线约束确定候选直线,缩小直线搜索范围,并计算参考直线与候选直线的重叠部分以确保端点一致;③利用直线段固定邻域内的同名点对构建网状描述符,选择3组不同的同名点对分别计算直线相似值,取其中最大值作为直线段的最终相似度从而确定同名直线对;④将未搜索到同名点对的直线段利用单应性矩阵映射至搜索影像,并根据3个判别准则得到最终的匹配结果.为了验证算法的有效性及鲁棒性,本文选取国际公开的标准测试数据集中5组近景影像进行实验,并与现有3种具有代表性的算法进行对比.结果显示本文算法的准确度及有效性均优于对比的3种算法,在匹配准确率与运行效率上最高有16.1％与49倍的提升,对于不同条件下的影像均能取得良好的直线匹配结果.

关键词：近景影像、直线匹配、角度约束、核线约束、直线邻域、网状描述符、直线相似度、单应性约束

所属期刊栏目：24

分类号：TP391.41;P237;O224

资助基金：江苏省自然科学基金;自然资源部城市土地资源监测与仿真重点实验室开放基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;江苏高校优势学科建设工程资助项目

在线出版日期：2023-01-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：2186-2197