改进SIFT的倾斜无人机影像匹配方法

张占平，武风英，包鹏章

（1.青海省基础测绘院，青海 西宁 810001）

倾斜摄影测量技术通过在航空测量平台上搭载不同视角的传感器同时获取地物更加精准的信息，为智慧城市的三维重建提供丰富的侧面纹理信息，成为城市三维重建数据采集的热点技术[1]。但不同视角的倾斜影像间存在局部几何形变大、旋转角度大、影像地物遮挡等问题，为多视角、多航带间影像的匹配带来挑战[2-3]。因此，如何快速获取可靠、准确的同名点成为制约倾斜航空摄影测量技术发展的问题。

传统的具有尺度、旋转不变性的SIFT匹配算法应用在几何形变较大的倾斜无人机影像存在较大问题：①匹配同名点较少、分布不均匀。②影像分辨率高，导致影像上存在大量相似或重复场景利用局部特征描述子，计算获取同名点的误匹配率增大。③算法内存消耗较大、计算效率低。针对倾斜无人机影像局部几何形变较大问题，文献[4-6]提出POS与DEM辅助下的倾斜影像匹配算法，利用DEM数据纠正倾斜影像，该方法在弱纹理或影像存在大量相似区域匹配结果较差。文献[7]通过透视变化对影像进行预处理消除不同视角间影像存在的尺度、旋转及几何变形，一定程度上提高匹配的正确率；针对同名点分布不均匀问题，文献[8]对特征点提取算法进行改进，提出利用影像信息熵的方式控制特征点的分布；文献[9]通过划分影像格网的方式确保特征点的分布均匀；针对同名点的误匹配率较高问题；文献[10]采用一种从粗到精的匹配策略，通过多重约束提高同名点的匹配正确率，但该方法在初始匹配正确率较低时，计算出错误的约束条件可能导致最终的匹配结果更差；……