基于半全局優化的無人機影像密集匹配策略

袁紅選++左志奇++胡裕軍

摘 要 本文對當前主流的半全局優化密集匹配算法進行研究，針對部分區域無人機影像核線上下視差較大的問題，提出了一種基于sift稀疏匹配點的核線上下視差檢查與二次定向策略，有效提高了算法的精度和可靠性。

【關鍵詞】影像密集匹配 匹配策略 二次定向

來源于計算機視覺領域的半全局優化密集匹配算法在DSM提取、三維建模等領域得到了廣泛應用，該算法的逐像素密度以及子像素精度可以大大提高獲取DSM的精度和可靠性。該算法應用于無人機影像匹配獲取DSM時，由于影像質量、畸變、姿態等多方面的影響，空三計算時部分區域核線視差不能完全消除，導致后期利用該算法進行DSM提取時結果不夠理想。針對這個問題，本文在該算法基礎上，采用影像二次定向等策略進一步減少核線上下視差，提高密集匹配精度。

1 半全局優化密集匹配算法

半全局優化密集匹配算法來源于文獻[1]，該算法核心包括三維代價矩陣計算、代價矩陣累加、最優視差面獲取三個部分，具體如下：

1.1 三維代價矩陣計算

匹配代價用于估計任意兩個像素間的相似程度，匹配代價越小則相似程度越高，常用的匹配代價有灰度絕對差、互信息等，本次匹配代價采用對于光照變化不敏感的互信息。匹配代價確定后，便可計算三維代價矩陣。

1.2 代價矩陣累加

匹配的過程就是能量函數最優化的過程，對于能量函數E（D），就是找到一個使其有最小值的視差面D。文獻[2]中Y.Boykov已經證明在二維層次尋找最優視差面D是一個NP問題，但可在一維方向上通過動態規劃來求解。對于二維的影像，這些一維方向（比如，行方向）的動態規劃彼此不相關，因此半全局匹配采用了多個方向的一維平滑來模擬二維平滑的思路，以多個簡單的一維搜索（一般8或16方向）來獲得二維層次上能量函數的最優解。為了顧及匹配場景中的傾斜平面、深度斷裂和相似區域等，半全局匹配在匹配累加中引入平滑約束。

1.3 最優視差面獲取

代價聚合完畢后，根據累積的代價矩陣可以對視差進行解算，一般情況下可得到整像素的匹配結果，對于子像素的匹配結果，可以通過拋物線擬合獲得。

2 無人機影像密集匹配策略

本文采用核線上下視差檢查、影像二次定向等策略進一步減少核線上下視差，從而保證后續半全局優化密集匹配效果。

核線上下視差方面，主要通過sift影像匹配算法獲得稀疏可靠的同名像點，然后計算每對同名像點間的上下視差，并對所有的上下視差進行統計分析，計算均值和方差，如果均值和方差超限，則認為上下視差超限，需要進行二次定向。在二次定向方面，本文目前只考慮影像外方位元素，通過進一步改正影像外方位來減小或消除上下視差，二次定向主要通過前方交會和后方交會進行實現，首先通過前方交會計算所有sift同名像點的物方坐標，然后通過計算的物方坐標和對應的像點坐標對左右影像分別進行后方交會，更新左右影像的定向參數。

3 試驗結果

為了驗證方法的有效性，本文選取了某區域無人機影像中一個像對按以上流程進行實驗，空三成果源自Inpho軟件，在空三轉點過程中采用全自動轉點模式，上下視差沒有完全消除。為了客觀統計定向結果，首先將二次定向前后的影像重采樣為核線影像對，然后通過核線影像間的sift匹配點進行定向結果評價，得到二次定向前后核線上下視差殘差分布。經過統計，二次定向前的核線影像sift匹配點數量為1458，殘差均值為6.54，殘差間的標準差為5.2，二次定向后的核線影像sift匹配點數量為1477，殘差均值為0.51，殘差間的標準差為3.8。經過二次定向后，核線影像上下視差殘差明顯減小，有利于后續的半全局優化密集匹配。

另外從最終的匹配結果發現，二次定向后視差圖結果在完整性和光滑性方面明顯改善，為了進一步展示改進后密集匹配效果，本文選取了三個區域進行局部放大來比較，發現二次定向前由于上下視差殘差過大，密集匹配得到的視差圖房屋不完整，二次定向后由于上下視差殘差大幅減少，密集匹配得到的視差圖房屋比較完整，邊緣輪廓比較清晰，視覺方面明顯改善，有效證明了本文方法的可行性。

4 結論

從試驗結果可以看出，本文的二次定向策略可以有效減少核線影像上下視差殘差，在核線上下視差殘差較小情況下，半全局優化密集匹配算法可以得到高密度、高精度的DSM，大大提高后續DEM生產的效率。

參考文獻

[1]Hirschmuller H.Accurate and Efficient Stereo Processing by Semi-Global Matching and Mutual Information [M]. Computer Vision and Pattern Recognition.2005：807-814.

[2]Y.Boykov，O.Veksler，and R.Zabih，Fast approximate energy minimization via graph cut，IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，vol.23，no.11，pp.1222-1239，2001.

作者簡介

袁紅選（1975-），男，湖北省武漢市人?，F為61175部隊工程師。從事攝影測量與遙感工作。研究方向為地理信息系統。

作者單位

61175部隊 湖北省武漢市 430070