多分支网络联合的倾斜影像仿射不变特征匹配

张传辉，姚国标，张 力，艾海滨，满孝成，黄鹏飞

1. 山东建筑大学测绘地理信息学院，山东 济南 250100； 2. 中国测绘科学研究院，北京 100830

随着智能测绘的落地生根，同步涌现出众多的非常规数据采集模式，如无人机倾斜航测及地面移动宽基线摄影等。非常规倾斜数据采集模式能够从不同角度获取目标场景影像，不仅为精细三维重建提供丰富的真实纹理信息，还具有良好的空间几何构形及重构精度优势。目前，三维重建技术已较为成熟，而如何从倾斜立体影像中自动和可靠地获取同名特征匹配，依然是当今数字摄影测量与计算机视觉领域共同研究的热难点问题。

针对存在较大变形的倾斜立体影像匹配问题，文献[1]提出多种有效的不变特征匹配算法。常用的仿射不变特征提取算法如Harris-Affine或Hessian-Affine等，主要运用二阶微分矩阵提取仿射不变区域特征，但由于特征检测与匹配的相对独立性，使得匹配的同名点难以实现位置上的精确对应。文献[2]提出由粗到精的多层次匹配策略，其中采用的最小二乘匹配(least square matching,LSM)算法使匹配点的定位精度提高到亚像素级，然而由于该方法在多级匹配过程中排除许多争议同名特征，导致大量影像冗余点未被充分利用。文献[3]对主流的仿射不变区域检测算法进行综合对比试验，表明了最大稳定极值区域(maximally stable extremal region,MSER)特征[4]对视角变化的立体影像适应性较好。此外，针对倾斜影像的ASIFT算法[5]，通过模拟离散的姿态角影像并使用SIFT算法[6]计算同名特征，通常能够获得大量的匹配点，然而该算法容易受相似纹理、阴影及视差不连续等因素影响，进而导致许多错误匹配。……