基于影像特征点_线整体匹配的DSM自动生成.pdfVIP

第 32卷第 4 期 测绘科学 Vol32 No4 2007年 7 月 Science of Su rveying and M app ing Ju l 基于影像特征点、线整体匹配的 D SM 自动生成 ①② ② ② 李 　健 , 刘凤德 , 赵利平 ( ①武汉大学遥感信息工程院 ,武汉 　430079; ② 中国测绘科学研究院四维远见公司 , 北京 　100039) 【摘 　要 】D SM 的自动提取是 “数字摄影测量 ”的最重要技术之一 , 其关键就是全 自动影像匹配 。其主要难点表 现在 : 纹理信息缺乏、重复纹理 、深度断裂与阴影 、较大的投影变形等 。为更好地解决上述问题 , 本文提出了基 于特征点匹配与边缘线匹配相结合的方法 。实验表明无论对山区还是城区都取得了很好的效果 , 证实了该方法在 实际应用中的有效性 。 【关键词 】D SM 自动提取 ; 边缘提取 ; 特征点匹配 ; 边缘线匹配 ; 整体匹配 【中图分类号 】TP751　　　　 【文献标识码 】A 　　　　 【文章编号 】1009 2307 (2007) 04 0096 02 区域的灰度产生明显变化而形成的 , 因而在该局部区域中 1　引言 [ 1 ] 有较大的信息量 。这就意味着在具有明显特征的局部区 D SM 自动提取的关键技术就是立体影像 的全 自动影 域进行灰度匹配的成功率和准确度会大大提高 。 像匹配 。不同的影像类型和不 同的地形特征很难用一种 点特征主要是指明显点 , 如角点、圆点 。本文采用 吕 方法得到令人满意的结果 。现有 的整体影像匹配方法大 言算子 , 它是 Frstner 都以特征点为基元 、以地形连续为约束条件 , 寻求整体 算子的改进 , 首先用一个简单差分算子计算像素四邻 上的最优匹配结果 。但对于影像 中断裂线 、遮蔽 、不连 域的灰度差分绝对值提取初选点 , 然后采用 Frstner算子 续等问题的处理与实际要求相距甚远 , 特别是在大 比例 计算兴趣值根据给定阈值 确定备选特征点 , 最后以权值为 , 尺城市区域影像 的匹配 中 , 难 以达到令人满意的效果 。 依据 , 选取极值点为特征点 。为了使特征点均匀分布 , 将 而影像的边缘特征的提取与匹配能够在一定程度上克服 影像划分成规则格网 , 每一格网提取一个特征 。特征点的 这一缺点 。因而 , 本文提 出了基于点特征 、线特征相结 提取结果如图 2所示 。 合的整体匹配方法 。 线特征是指影像的 “边缘 ”与 “线 ”。线特征的提取 步骤如下 : 首先 , 利用一维梯度算子得到各像元 的梯度 2　总体思路与流程 值 , 根据某一 自适应阈值确定兴趣点 , 在兴趣点中用 1 ×5 根据由粗到精 、由高到低的金字塔逐级匹配策略 ; 对 或 1