结构张量与相位一致性联合约束的倾斜立体影像直线特征分级匹配

Accurate and reliable straight line matching is one of the main challenges in oblique images processing and analysis. Traditional straight line matching methods can not obtain reliable matching results due to the significant viewpoint change between oblique images and the weak texture around straight line. In order to overcome the above problems, this project will introduce and utilize the advantages of structure tensor and phase congruency to research a reliable straight line matching method for oblique images. The main research contents of this project include: 1) construct a feature area localization method based on the constraint of structure tensor to break through the bottleneck of corresponding feature area computation under viewpoint change; 2) expand the original phase congruency model to color space and establish a robust straight line feature descriptor to describe weak texture information; 3) design a hierarchical matching algorithm to improve the matching accuracy and efficiency. This project is expected to solve the problems in oblique images straight line matching, enhance the automatic processing ability for oblique images, and then improve the performance of remote sensing image processing and application.

可靠的直线特征匹配是倾斜摄影测量数据处理面临的主要难题之一。由于倾斜立体影像之间存在较大程度的视角变化，并且直线特征邻域纹理信息较弱，导致传统的遥感影像直线特征匹配方法对倾斜立体影像难以获得可靠的匹配结果。为此，本项目拟利用结构张量利于表达影像局部区域几何信息以及相位一致性模型对影像对比度的不变性特性，研究一种可靠的倾斜立体影像直线特征匹配方法，主要研究内容包括：1)构造一种结构张量约束的特征区域定位方法，突破影像视角变化导致同名特征区域不一致的技术瓶颈；2)联合影像色彩信息，将相位一致性模型扩展到色彩空间，构建稳健的直线特征描述符，有效描述弱纹理区域信息；3)设计一套可靠、高效的分级匹配算法，有效提高匹配精度和效率。本项目研究有望解决倾斜立体影像直线特征匹配的难点问题，增强倾斜立体影像自动化处理能力，进而提高遥感影像处理和应用的水平。

直线特征包含丰富的语义信息和几何意义，能够较好地表达目标结构，反映影像及目标场景的高层信息，在倾斜影像处理与分析中具有重要作用。针对倾斜影像之间显著的视角变化使得现有直线特征匹配方法存在难以获得内容一致的同名特征区域，进而导致常用的局部特征描述符方法难以获得可靠的匹配结果的问题，本项目将直线特征之间的几何关系转换为点特征的核线约束问题，引入结构张量和相位一致性模型，通过结构张量约束构建了对影像视角变化具有较强鲁棒性的直线特征区域，然后在特征区域内通过计算相位一致性模型，构建了对影像光照变化、阴影干扰等具有较强鲁棒性的特征描述符，在此基础上提出了一套基于分级匹配模型的高效可靠的直线特征匹配算法。在本项目倾斜影像直线特征匹配方案中，需要以核线几何关系作为不变特征区域的定位约束，如何获取倾斜立体像对的同名核线是一个重要问题。本项目通过特征点初匹配来估算立体像对之间的基础矩阵，从而计算同名核线。首先研究了可靠的点特征提取方法，提出了一种基于亮度空间和相位一致性理论的影像特征点检测算法；然后针对倾斜立体像对之间的大视角变化给点特征匹配带来困难的问题，提出了一种局部区域结构张量约束的特征点匹配方法；针对立体像对之间可能存在的灰度差异和噪声影响，提出了一种基于高斯伽马双边窗口的特征匹配方法；针对倾斜影像由于影像分辨率高，影像像幅内往往会存在大面积重复纹理区域，导致最终得到错误匹配结果的问题，提出了一种适用于倾斜影像重复纹理区域的局部显著特征点检测和匹配方法。本项目利用上述方法获取的同名点特征估算立体像对之间基础矩阵，得到核线约束关系，在此基础上提出了一种结构张量约束的倾斜立体像对直线特征匹配方法。本项目研究提出的倾斜影像直线特征匹配方法显著提高了现有方法的匹配性能，为倾斜影像数据处理与应用提高了直接技术支撑。在项目资助下发表学术论文8篇，申请国家发明专利4项，培养研究生（在读）5人。