CN111461032B - 局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法 - Google Patents

局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法 Download PDF

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CN111461032B CN202010261275.6A CN202010261275A CN111461032B CN 111461032 B CN111461032 B CN 111461032B CN 202010261275 A CN202010261275 A CN 202010261275A CN 111461032 B CN111461032 B CN 111461032B
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Abstract

本发明属于遥感影像处理中的影像匹配技术领域，具体涉及局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法。其技术方案为：局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法，包括如下步骤：a)直线特征提取与合并；b)直线特征编组；c)局部结构约束的直线特征组初匹配；d)局部结构与拓扑几何联合约束的直线特征组扩展匹配；e)单直线特征扩展匹配；f)直线特征匹配结果重定位，得到最终的直线特征匹配结果。本发明提供了一种局部结构和拓扑几何联合约束的直线特征匹配方法，解决了倾斜影像显著视角变化导致直线特征匹配困难的问题。

Description

局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法
技术领域
本发明属于遥感影像处理中的影像匹配技术领域，具体涉及局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法。
背景技术
倾斜摄影测量能够从不同角度同时获取建筑物的多视影像信息，被广泛应用于城市三维模型重建。目前，基于倾斜影像的三维重建主要通过影像密集匹配获取三维点云数据来重建建筑物三维模型。通过密集匹配点云数据构建的三维模型能够较好地表达建筑物整体轮廓信息，但模型存在严重的边缘变形、缺失等问题。鉴于建筑物蕴含着大量的直线特征，这些直线特征包含丰富的结构信息，能够很好地表达建筑物边缘特征，可以将倾斜影像中提取的直线特征用于约束密集匹配点云生成过程，进而提高三维重建的精度。将倾斜影像直线特征用于约束密集匹配点云生成的关键是直线特征匹配获得可靠的同名直线特征。
经过多年的发展，研究人员提出了大量适用于不同场景的直线特征匹配方法。一些方法通过简单的几何信息，如方向、距离、长度、重复性、最近邻关系等，以及直线特征邻域内的灰度信息进行直线特征相似性度量。这类方法通常需要同名直线特征之间具有较高的重叠度，并且影像之间的亮度和几何变形变化较小，难以适用于倾斜影像直线特征匹配。受点特征匹配的启发，研究人员提出了一类基于特征描述符的直线特征匹配方法。这类方法在直线特征邻域内确定一个特征区域，并在特征区域内计算均值和标准差等统计信息来构建特征描述符，对于影像视角变化较小或地形平坦的纹理丰富区域获得了较好的匹配结果。但是当影像之间存在较大视角变化且影像区域目标深度变化比较显著时，此类方法中的规则特征区域以及在此基础上构建的特征描述符鲁棒性较差，影响最终的匹配结果。为了提高直线特征匹配算法对影像几何变形的鲁棒性，研究人员提出了一类同名点特征辅助的直线特征匹配算法。通过点特征与直线特征之间的几何位置关系构建仿射不变量来进行直线特征相似性度量。这类方法需要已知大量的同名点特征。当影像之间具有较大的视角变化时，难以获得大量可靠的点特征匹配结果，导致这类方法难以适用。
为了提高直线特征匹配的可靠性，直线特征可被聚类为直线特征组，通过在直线特征组之间构建约束条件来实现同名直线特征匹配。这类方法通过挖掘直线特征组之间的几何约束关系进行直线组匹配，或先通过几何约束建立候选匹配集合，再为直线特征组构建特征描述符来实现直线对匹配。在直线特征组匹配方法中，常用的策略是寻找直线特征上的稳定点与直线特征组的交点来构建几何不变特征区域并计算特征描述符。这种匹配策略对影像视角变化具有一定的鲁棒性。但是，此类方案都以直线特征组交点为中心构建对称的特征区域，难以适应倾斜影像上视差不连续的影像区域的几何变形。特征区域中部分影像内容难以在影像视角变化下保持一致性，导致同名直线特征描述符相似度较低。因此，此类方法获得的同名直线特征通常位于目标平面内，而难以获得建筑物边缘上的同名直线特征。此外，由于直线特征检测受影像噪声等影响，一个完整的线性结构通常被检测为多条碎片化的短直线特征，导致在直线特征聚类编组过程中许多直线特征无法编组，进而难以在直线特征组匹配阶段被匹配。为了克服这个问题，研究人员在直线特征组匹配后，通过一个扩展匹配步骤来提高特征匹配率。但是，现有扩展匹配方法通常是基于在直线特征组匹配过程中获得的同名直线特征的局部几何关系来度量待匹配直线特征的相似度，导致扩展匹配时只能有效处理已匹配特征局部区域内的直线特征，对整体直线特征匹配效果的提升非常有限。
综上所述，虽然研究人员已提出了多种直线特征匹配方法，但现有方法应用于倾斜影像直线特征匹配时仍存在以下问题：
(1)现有基于直线特征几何关系、特征描述符或点-线几何关系的单直线特征匹配方法都难以适用于具有显著视角变化的倾斜影像；
(2)虽然现有基于直线特征编组的特征匹配方法相对于单直线特征匹配方法对影像视角变化造成的几何变形具有更强的鲁棒性，但是现有方法难以有效克服直线特征检测时产生的大量碎片化短直线特征以及城区倾斜影像大量视差不连续区域造成的匹配困难，进而限制了此类方法在倾斜影像直线特征匹配中的应用。
发明内容
为了解决现有技术存在的上述问题，本发明目的在于提供一种局部结构和拓扑几何联合约束的直线特征匹配方法，解决了倾斜影像显著视角变化导致直线特征匹配困难的问题。
本发明所采用的技术方案为：
局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法，包括如下步骤：
a)直线特征提取与合并；
b)直线特征编组；
c)局部结构约束的直线特征组初匹配；
d)局部结构与拓扑几何联合约束的直线特征组扩展匹配；
e)单直线特征扩展匹配；
f)直线特征匹配结果重定位，得到最终的直线特征匹配结果。
优选地，包括如下具体步骤：
a)直线特征提取与合并：利用直线特征提取算子算法分别对待匹配的倾斜影像像对中的参考影像和搜索影像提取直线特征，获得参考影像直线特征集合LineSetR和搜索影像直线特征集合LineSetS，并对直线特征集合LineSetR和LineSetS中邻近且近似共线的直线特征进行合并处理，获得合并后的参考影像直线特征集合
Figure BDA0002439383200000031
和合并后的搜索影像直线特征集合
Figure BDA0002439383200000032
同时保存参考影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MR和搜索影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MS；
b)直线特征编组：分别对步骤a)所述的合并后的参考影像直线特征集合
Figure BDA0002439383200000041
和合并后的搜索影像直线特征集合
Figure BDA0002439383200000042
中的直线特征进行编组，得到参考影像直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000043
和搜索影像直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000044
c)局部结构约束的直线特征组初匹配：对步骤b)中得到的参考影像直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000045
和搜索影像直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000046
中的直线特征组进行匹配，得到直线特征组初匹配集合
Figure BDA0002439383200000047
稳定点初匹配集合
Figure BDA0002439383200000048
和影像基础矩阵FInitial，并基于
Figure BDA0002439383200000049
根据直线特征组中直线特征的相对左右关系得到直线特征初匹配集合
Figure BDA00024393832000000410
d)局部结构与拓扑几何联合约束的直线特征组扩展匹配：基于步骤c)所述的直线特征组初匹配结果
Figure BDA00024393832000000411
分别将直线特征组集合
Figure BDA00024393832000000412
和
Figure BDA00024393832000000413
中未匹配的直线特征组存入两个新的集合，形成未匹配直线特征组集合
Figure BDA00024393832000000414
和
Figure BDA00024393832000000415
然后对未匹配直线特征组集合
Figure BDA00024393832000000416
和
Figure BDA00024393832000000417
中的直线特征组进行扩展匹配，得到直线特征组扩展匹配集合
Figure BDA00024393832000000418
直线特征扩展匹配集合
Figure BDA00024393832000000419
和稳定点扩展匹配集合
Figure BDA00024393832000000420
e)单直线特征扩展匹配：由步骤a)所述的参考影像直线特征集合
Figure BDA00024393832000000421
和搜索影像直线特征集合
Figure BDA00024393832000000422
步骤c)所述的直线特征初匹配集合
Figure BDA00024393832000000423
以及步骤d)所述的直线特征扩展匹配集合
Figure BDA00024393832000000424
获得参考影像和搜索影像上仍未匹配的直线特征，构成参考影像未匹配直线特征集合
Figure BDA00024393832000000425
和搜索影像未匹配直线特征集合
Figure BDA00024393832000000426
并对集合
Figure BDA00024393832000000427
和
Figure BDA00024393832000000428
中直线特征进行扩展匹配，得到单直线特征扩展匹配集合
Figure BDA00024393832000000429
f)直线特征匹配结果重定位，得到最终的直线特征匹配结果。
优选地，步骤a)包括如下具体步骤：
a1)利用直线特征提取算子分别对参考影像和搜索影像提取直线特征，并剔除长度小于阈值TLength的细碎直线特征，然后将长度大于或等于阈值TLength的直线特征按长度从长到短排列后保存得到参考影像直线特征集合LineSetR和搜索影像直线特征集合LineSetS；
a2)遍历参考影像直线特征集合LineSetR中的直线特征，判断正在遍历的直线特征是否需要与其邻近的直线特征进行合并处理：假设当前正在遍历的直线特征为l，分别以直线特征l的两端点ps与pe为中心建立半径为R的圆形区域；判断直线特征集合LineSetR中是否有l以外的未被合并过的直线特征满足条件C1；如果没有，转入步骤a5)；如果有，则计算这些满足条件C1的直线特征与直线特征l的夹角；若这些满足条件C1的直线特征中，有任意一条直线特征与直线特征l的夹角大于阈值θ，则转入步骤a5)；若所有这些满足条件C1的直线特征与直线特征l的夹角都小于阈值θ，则将满足条件C1的直线特征存入对应端点的待合并直线特征集合，并转入步骤a3)；
其中条件C1是指：直线特征上至少有一个像素位于以ps为中心的圆形区域内或以pe为中心的圆形区域内；
a3)对存入待合并直线特征集合中的直线特征进行合并处理：以直线特征l的端点ps为例，首先，对待合并的直线特征按到端点ps的距离从小到大排序，使得距离较近的待合并直线特征具有较高的遍历优先级；然后，遍历待合并直线特征集合中的直线特征，假设正在遍历的待合并直线特征为li，令li两端点中距离端点ps较远的端点为
Figure BDA0002439383200000051
并将
Figure BDA0002439383200000052
投影至直线特征l所在直线上，对应的投影点标记为
Figure BDA0002439383200000053
此时，计算投影点
Figure BDA0002439383200000054
与直线特征l的另一个端点pe的距离d；若d大于直线特征l的长度，则将直线特征li与l合并，由投影点
Figure BDA0002439383200000055
代替端点ps作为新的直线端点，与另一个端点pe构成合并后的新直线特征l；
a4)对于步骤a3)所述的合并产生的新直线特征l，重复步骤a2)和步骤a3)所述方法进行判别和处理，直至直线特征两端均无可合并的直线特征为止；
a5)遍历下一条直线特征，并按步骤a2)至步骤a4)所述方法进行处理，直至直线特征集合LineSetR中所有直线特征遍历完成，得到合并后的参考影像直线特征集合
Figure BDA0002439383200000061
并保存参考影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MR；
a6)按步骤a1)至步骤a5)所述方法对搜索影像直线特征集合LineSetS中的直线特征进行合并处理，得到合并后的搜索影像直线特征集合
Figure BDA0002439383200000062
并保存搜索影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MS。
优选地，步骤b)包括如下具体步骤：
b1)遍历直线特征集合
Figure BDA0002439383200000063
中的直线特征，假设正在遍历的直线特征为Li，为Li确定下式(1)所示的支撑区域SRi：
Figure BDA0002439383200000064
式(1)中，x表示影像上的像素点，dist()为点到直线的距离函数，length()表示直线特征Li的长度，Li⊥表示直线特征Li的中垂线，s是一个控制支撑区域大小的参数；
b2)对于正在遍历的直线特征Li，直线特征集合
Figure BDA0002439383200000065
中其余任意直线特征Lj,j≠i上如果至少有一个像素点位于直线特征Li的支撑区域SRi内，且直线特征Lj,j≠i所在直线与直线特征Li所在直线的交点位于支撑区域SRi内，则将直线特征Lj,j≠i与Li组成一个直线特征组；
b3)按步骤b1)和步骤b2)所述方法遍历完
Figure BDA0002439383200000066
中的所有直线特征，得到参考影像直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000067
b4)按步骤b1)至步骤b3)所述方法对直线特征集合
Figure BDA0002439383200000068
中的直线特征进行处理，得到搜索影像直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000069
优选地，步骤c)包括如下具体步骤：
c1)遍历参考影像直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000071
中的直线特征组，假设正在遍历的直线特征组为LiLj，判断能否为LiLj寻找三类视角不变的稳定点构建局部几何区域：如果在直线特征组集合中，直线特征Li未与除Lj以外的任何直线特征组成直线特征组，或者直线特征Lj未与除Li以外的任何直线特征组成直线特征组，则无法为直线特征组LiLj寻找到三类稳定点构建局部几何区域，转入步骤c5)；否则，转入步骤c2)计算稳定点；
c2)为直线特征组LiLj确定三类视角不变的稳定点
Figure BDA0002439383200000072
和
Figure BDA0002439383200000073
c3)基于三类稳定点为直线特征组LiLj确定特征区域；首先，分别从第二类稳定点
Figure BDA0002439383200000074
和第三类稳定点
Figure BDA0002439383200000075
中各取一个点，与第一类稳定点
Figure BDA0002439383200000076
共同确定一个平行四边形区域PR；然后，将平行四边形区域PR归一化为正方形区域，即为直线特征组LiLj的特征区域；在归一化过程中，将第一类稳定点
Figure BDA0002439383200000077
对应于正方形的左下角，将归一化后区域的边长固定为r；由此可消除同名特征区域之间的尺度、旋转、仿射变换等几何变形，在后续计算特征描述符的过程中无需再考虑尺度和旋转变化，有助于提高算法可靠性和效率；由于有n个第二类稳定点和m个第三类稳定点，因此对于直线特征组LiLj将确定m×n个特征区域；将这m×n个特征区域中的每个特征区域分别分配给LiLj，形成m×n个直线特征相同但特征区域不同的直线特征组；
c4)将直线特征组的特征区域等间隔划分为4行4列共16个子区域，并在每个子区域内计算8个方向的梯度方向直方图，将梯度方向直方图累积得到128维的特征向量，并对特征向量进行归一化消除光照变化的影响，得到直线特征组的特征描述符；
c5)遍历参考影像直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000078
中的下一个直线特征组，按步骤c1)至步骤c4)所述方法进行处理，直至遍历完集合
Figure BDA0002439383200000079
中所有直线特征组，得到参考影像直线特征组的特征描述符集合DescSetR；
c6)按步骤c1)至步骤c5)所述方法遍历搜索影像直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000081
中的直线特征组，得到搜索影像直线特征组的特征描述符集合DescSetS；
c7)利用最邻近距离比值算法对参考影像特征描述符集合DescSetR和搜索影像特征描述符集合DescSetS中的特征描述符进行相似性度量并获取直线特征组候选匹配集合
Figure BDA0002439383200000082
同时保存每对直线特征组候选匹配所对应的三对稳定点得到稳定点候选匹配集合
Figure BDA0002439383200000083
c8)采用随机采样一致性方法对步骤c7)所述的稳定点候选匹配集合
Figure BDA0002439383200000084
中的匹配点进行内点和外点估计，获得内点集合和影像基础矩阵FInitial，并将内点集合作为稳定点初匹配集合
Figure BDA0002439383200000085
c9)基于步骤c8)所述的内点集合
Figure BDA0002439383200000086
获取直线特征组初匹配集合
Figure BDA0002439383200000087
对于直线特征组候选匹配集合
Figure BDA0002439383200000088
中的每对直线特征组候选匹配，只有当它所对应的三对稳定点匹配均为内点时，才认为该直线特征组候选匹配为一对正确匹配，并存入集合
Figure BDA0002439383200000089
中；
c10)基于步骤c9)所述的直线特征组初匹配结果
Figure BDA00024393832000000810
根据每对直线特征组初匹配中两条直线特征的相对左右关系确定一一对应的直线特征初匹配，得到直线特征初匹配集合
Figure BDA00024393832000000811
优选地，步骤c2)包括如下具体步骤：
c21)计算直线特征组LiLj的交点，将其作为直线特征组LiLj的第一类稳定点
Figure BDA00024393832000000812
c22)找到直线特征组集合中所有Li参与形成的直线特征组，计算这些直线特征组中除直线特征组LiLj以外的其他直线特征组的交点作为第二类稳定点：假设除直线特征组LiLj以外，直线特征Li与其他n条直线特征形成了直线特征组，则此处将得到n个第二类稳定点
Figure BDA00024393832000000813
c23)找到直线特征组集合中所有Lj参与形成的直线特征组，计算这些直线特征组中除直线特征组LiLj以外的其他直线特征组的交点作为第三类稳定点：假设除直线特征组LiLj以外，直线特征Lj与其他m条直线特征形成了直线特征组，则此处将得到m个第三类稳定点
Figure BDA0002439383200000091
优选地，步骤d)包括如下具体步骤：
d1)遍历未匹配直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000092
中的直线特征组，假设正在遍历的直线特征组为LgLh，利用重叠约束分别从未匹配直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000093
所包含的直线特征中为直线特征Lg和Lh寻找候选匹配直线特征，得到Lg的候选匹配直线特征集合CanLg和Lh的候选匹配直线特征集合CanLh；重叠约束为：对于参考影像上的直线特征及其两个端点，其在搜索影像上对应的候选匹配直线特征应该位于两个端点对应的核线所夹的区域内，或与至少一条核线相交；其中，核线由步骤c)所述的基础矩阵FInitial计算得到；如果候选匹配直线特征集合CanLg和CanLh都为非空集，则转入步骤d2)；否则，转入步骤d7)。
d2)按步骤b)所述方法将候选匹配直线特征集合CanLg中的直线特征与候选匹配直线特征集合CanLh中的直线特征进行编组，得到直线特征组集合CanLgLh即为直线特征组LgLh的候选匹配集合；如果候选匹配集合CanLgLh为非空集，则转入步骤d3)；否则，转入步骤d7)；
d3)计算参考影像上直线特征组LgLh的交点在搜索影像上对应的核线。计算搜索影像上候选匹配集合CanLgLh中的直线特征组的交点与核线的距离，将距离大于阈值Te的直线特征组剔除，保留距离小于阈值Te的直线特征组，并更新集合CanLgLh，得到直线特征组LgLh的新的候选匹配集合CanLgLh。如果更新后的候选匹配集合CanLgLh为非空集，则转入步骤d4)；否则，转入步骤d7)。
d4)构建拓扑几何约束，进一步精化候选匹配集合CanLgLh；
d5)为参考影像直线特征组LgLh及候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组计算特征描述符；
d6)基于步骤d5)所述的特征描述符，计算参考影像直线特征组LgLh与候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组的相似度，以相似度最大且大于阈值Tsim的直线特征组作为参考影像直线特征组LgLh的匹配结果；此处，参考影像直线特征组LgLh与候选匹配集合CanLgLh中任意候选直线特征组的相似度计算方法为：分别计算参考影像直线特征组LgLh的9个特征描述符与该候选直线特征组的9个特征描述符的欧氏距离，得到81个欧氏距离，并找到其中最小的一个距离dmin，以
Figure BDA0002439383200000101
作为参考影像直线特征组LgLh与该候选直线特征组的相似度；
d7)遍历未匹配直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000102
中的下一个直线特征组，并按步骤d1)至步骤d6)进行匹配处理，直至遍历完未匹配直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000103
中的所有直线特征组，得到直线特征组匹配集合
Figure BDA0002439383200000104
同时保存每对直线特征组匹配所对应的三对稳定点得到稳定点匹配集合
Figure BDA0002439383200000105
d8)采用随机采样一致性方法对步骤d7)所述的稳定点匹配集合
Figure BDA0002439383200000106
中的匹配点进行内点和外点估计，得到内点集合作为稳定点扩展匹配集合
Figure BDA0002439383200000107
d9)基于步骤d8)所述的内点集合
Figure BDA0002439383200000108
获取直线特征组扩展匹配集合
Figure BDA0002439383200000109
对于直线特征组匹配集合
Figure BDA00024393832000001010
中的每对直线特征组匹配，只有当它所对应的三对稳定点匹配均为内点时，才认为该直线特征组匹配为一对正确匹配，并存入集合
Figure BDA00024393832000001011
中；
d10)基于步骤d9)所述的直线特征组匹配结果
Figure BDA00024393832000001012
根据每对直线特征组匹配中两条直线特征的相对左右关系确定一一对应的直线特征匹配，得到直线特征扩展匹配集合
Figure BDA00024393832000001013
优选地，步骤d4)包括如下具体步骤：
d41)对于参考影像直线特征组LgLh及其候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组，以直线特征组中两条直线特征所在直线相交构成一个坐标系统，并以两条直线特征所夹区域为第一象限，并按顺时针方向依次确定第二、三、四象限；
d42)遍历步骤c)所述的直线特征组初匹配集合
Figure BDA0002439383200000111
中的每个参考影像直线特征组，计算其在直线特征组LgLh的坐标系统中的象限编号，以象限编号作为向量元素，遍历完成后得到直线特征组LgLh的拓扑描述符向量；
d43)遍历步骤c)所述的直线特征组初匹配集合
Figure BDA0002439383200000112
中的每个搜索影像直线特征组，计算其在候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组的坐标系统中的象限编号，以象限编号作为向量元素，遍历完成后得到候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组的拓扑描述符向量；
d44)计算参考影像直线特征组LgLh的拓扑描述符向量与候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组的拓扑描述符向量之间的欧氏距离，保留候选匹配集合CanLgLh中欧氏距离最小的a个直线特征组，剔除其他直线特征组，更新候选匹配集合CanLgLh。
优选地，步骤d5)包括如下具体步骤：
d51)将直线特征组LgLh的交点作为第一类稳定点；
d52)遍历直线特征Lg上的每个像素点，以正在遍历的像素点沿直线的左侧5个像素的灰度均值和右侧5个像素的灰度均值之差作为正在遍历的像素点的显著度。遍历完成以后，将直线特征Lg的两个端点以及直线特征Lg上除两个端点以外的显著度最大的一个像素点作为第二类稳定点；
d53)按步骤d52)方法找到直线特征Lh上除两个端点以外的显著度最大的一个像素点，将其与直线特征Lh的两个端点一并作为第三类稳定点；
d54)分别从第二类稳定点和第三类稳定点中各取一个点，与第一类稳定点一起按步骤c3)所述方法确定一个平行四边形区域，并将平行四边形区域归一化为正方形区域，即为直线特征组LgLh的特征区域。在归一化过程中，将第一类稳定点对应于正方形区域的左下角，将归一化后区域的边长固定为r；
d55)将直线特征组LgLh的特征区域等间隔划分为4行4列共16个子区域，并在每个子区域内计算8个方向的梯度方向直方图，将梯度方向直方图累积得到128维的特征向量，并对特征向量进行归一化消除光照变化的影响，得到直线特征组LgLh的特征描述符。由于直线特征组LgLh有3个第二类稳定点和3个第三类稳定点，因此在步骤d54)中直线特征组LgLh将得到9个特征区域。分别对这9个特征区域计算特征描述符，并将得到的9个特征描述符都分配给直线特征组LgLh；
d56)按步骤d51)至步骤d55)所述方法为候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组计算9个特征描述符。
优选地，步骤e)包括如下具体步骤：
e1)合并步骤c)所述的稳定点初匹配集合
Figure BDA0002439383200000121
和步骤d)所述的稳定点扩展匹配集合
Figure BDA0002439383200000122
在合并后的稳定点匹配集合上利用随机采样一致性算法估计影像基础矩阵，得到更新后的基础矩阵Fupdated；
e2)遍历参考影像未匹配直线特征集合
Figure BDA0002439383200000123
中的直线特征，假设正在遍历的直线特征为Ld，基于基础矩阵Fupdated计算直线特征两个端点在搜索影像上的核线e1和e2，按步骤d)所述的重叠约束从搜索影像未匹配直线特征集合
Figure BDA0002439383200000124
中为直线特征Ld寻找候选匹配直线特征，得到候选匹配集合CanLd；如果候选匹配集合CanLd为空集，则转入步骤e9)；否则，转入步骤e3)；
e3)按公式(2)为参考影像直线特征Ld确定特征区域：
Figure BDA0002439383200000125
式(2)中，x表示影像上的像素点，dist()为点到直线的距离函数，length()表示直线特征的长度，Ld⊥表示直线特征Ld的中垂线，s是一个控制支撑区域大小的参数；
e4)对于候选匹配集合CanLd中的任意一条直线特征
Figure BDA0002439383200000126
计算其所在直线与参考影像直线特征Ld的两个端点在搜索影像上的核线e1和e2的交点
Figure BDA0002439383200000127
和
Figure BDA0002439383200000131
按公式(2)所述方法为交点
Figure BDA0002439383200000132
和
Figure BDA0002439383200000133
所确定的直线段计算特征区域，并以此特征区域作为直线特征
Figure BDA0002439383200000134
的特征区域
Figure BDA0002439383200000135
以此方法为候选匹配集合CanLd中的所有直线特征计算特征区域。
e5)将参考影像直线特征Ld两侧的特征区域分别沿直线等间隔划分为4个子区域，以直线特征方向为主方向，在每个子区域内统计8个方向的梯度方向直方图，在直线特征两侧分别得到一个32维的特征描述符
Figure BDA0002439383200000136
和
Figure BDA0002439383200000137
e6)按步骤e5)所述方法为候选匹配集合CanLd中的每条直线特征计算两个32维的特征描述符
Figure BDA0002439383200000138
和
Figure BDA0002439383200000139
e7)按公式(3)计算参考影像直线特征Ld与候选匹配集合CanLd中每条直线特征的相似度：
Figure BDA00024393832000001310
式中，Sim表示两条直线特征的相似度，|| ||表示计算两个向量的欧氏距离，min()表示取最小值。
e8)根据步骤e7)计算的相似度值，找到候选匹配集合CanLd中相似度最高的一条直线特征，如果其对应的相似度值大于阈值Tsim，则认为该候选直线特征是参考影像直线特征Ld的匹配直线特征；
e9)遍历参考影像未匹配直线特征集合
Figure BDA00024393832000001311
中的下一条直线特征，并按步骤e2)至步骤e8)所述方法处理，直至遍历完
Figure BDA00024393832000001312
中的所有直线特征，得到单直线特征扩展匹配集合
Figure BDA00024393832000001313
优选地，步骤f)包括如下具体步骤：
f1)合并步骤c)所述的直线特征初匹配集合
Figure BDA00024393832000001314
步骤d)所述的直线特征扩展匹配集合
Figure BDA00024393832000001315
和步骤e)所述的单直线特征扩展匹配集合
Figure BDA00024393832000001316
得到直线特征匹配集合
Figure BDA00024393832000001317
f2)创建一个新的集合
Figure BDA0002439383200000141
用于存储最终的直线特征匹配；
f3)遍历集合
Figure BDA0002439383200000142
中的直线特征匹配，假设正在遍历的直线特征匹配为
Figure BDA0002439383200000143
其中直线特征
Figure BDA0002439383200000144
和
Figure BDA0002439383200000145
分别是步骤a)获得的合并后的参考影像直线特征集合
Figure BDA0002439383200000146
和合并后的搜索影像直线特征集合
Figure BDA0002439383200000147
中的直线特征。根据步骤a)获得的参考影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MR和搜索影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MS，分别从步骤a)所述的参考影像直线特征集合LineSetR和搜索影像直线特征集合LineSetS中找到直线特征
Figure BDA0002439383200000148
对应的合并前的参考影像直线特征
Figure BDA0002439383200000149
以及直线特征
Figure BDA00024393832000001410
对应的合并前的搜索影像直线特征
Figure BDA00024393832000001411
f4)基于步骤f3)所述的直线特征
Figure BDA00024393832000001412
对应的合并前的参考影像直线特征
Figure BDA00024393832000001413
以及直线特征
Figure BDA00024393832000001414
对应的合并前的搜索影像直线特征
Figure BDA00024393832000001415
按如下方法确定直线特征匹配
Figure BDA00024393832000001416
对应的合并前的直线特征匹配存入集合
Figure BDA00024393832000001417
①如果m＝1且n＝1，则直接将
Figure BDA00024393832000001418
存入集合
Figure BDA00024393832000001419
②如果m＝1且n≠1，则将
Figure BDA00024393832000001420
分别与
Figure BDA00024393832000001421
中的n条直线特征形成匹配对
Figure BDA00024393832000001422
并存入集合
Figure BDA00024393832000001423
③如果m≠1且n＝1，则将
Figure BDA00024393832000001424
中的m条直线特征分别与
Figure BDA00024393832000001425
形成匹配对
Figure BDA00024393832000001426
并存入集合
Figure BDA00024393832000001427
④如果m≠1且n≠1，则遍历
Figure BDA00024393832000001428
中的直线特征，对于每一条直线特征
Figure BDA00024393832000001429
按如下方法从
Figure BDA00024393832000001430
中确定其匹配直线特征：
首先，计算
Figure BDA00024393832000001431
的起始端点和末端端点在直线特征
Figure BDA00024393832000001432
上的投影点A和B；然后，假设直线特征
Figure BDA00024393832000001433
的起始端点和末端端点分别为R1和R2，直线特征
Figure BDA00024393832000001434
的起始端点和末端端点分别为S1和S2，由
Figure BDA00024393832000001435
和
Figure BDA00024393832000001436
计算点A和点B在直线特征
Figure BDA00024393832000001437
上的对应点X和Y；最后，将
Figure BDA00024393832000001438
中的每条直线特征投影到直线特征
Figure BDA0002439383200000158
上，得到投影直线段
Figure BDA0002439383200000151
寻找投影直线段
Figure BDA0002439383200000152
中与直线段XY有重叠的投影直线段，将有重叠的投影直线段对应的
Figure BDA0002439383200000153
中的直线特征与直线特征
Figure BDA0002439383200000154
组成匹配直线特征并存入集合
Figure BDA0002439383200000155
f5)按步骤f3)和步骤f4)所述方法遍历完集合
Figure BDA0002439383200000156
中的所有直线特征匹配，得到的直线特征匹配集合
Figure BDA0002439383200000157
中的结果即为倾斜影像直线特征匹配结果。
本发明的有益效果为：
1.本发明针对倾斜影像显著视角变化导致直线特征匹配困难的问题，提出了一种局部结构和拓扑几何联合约束的直线特征匹配方法。本发明提出的匹配方法包括四个环节：直线特征提取与合并优化、直线特征组初匹配、直线特征组扩展匹配和单直线特征扩展匹配。其中，在直线特征组初匹配中提出了一种无需任何先验信息的局部结构约束的视角不变直线特征匹配方法，能够适应倾斜影像视角变化造成的影像几何变形，并能够匹配位于视差不连续区域的直线特征，获得优于传统方法的匹配结果，为后续扩展匹配奠定基础；
2.针对直线特征组初匹配中存在漏匹配现象导致直线特征匹配数量不足的问题，本发明在直线特征组初匹配的基础上提出了一种局部结构与拓扑几何联合约束的直线特征组扩展匹配方法和一种核线几何约束的单直线特征扩展匹配方法，充分挖掘直线特征组初匹配过程中获得的有用信息构建对影像视角变化具有较强鲁棒性的约束条件进行直线特征匹配，能够有效提高直线特征匹配率，减少漏匹配现象；
3.针对因影像噪声等因素造成直线特征提取碎片化现象严重，导致在直线特征匹配过程中许多直线特征编组失败或直线特征组无法找到三类稳定点来构建特征区域的问题，本发明在利用传统直线特征提取算子提取直线特征的基础上，提出了一种针对邻近且近似共线的直线特征的合并算法，有效克服了直线特征碎片化问题，为直线特征匹配提供了高质量的匹配基元，能够大幅提高直线特征匹配性能。此外，鉴于直线特征合并操作在提高特征匹配性能的同时会对特征定位精度造成不利影响，本发明在直线特征匹配基础上提出了一种直线特征匹配结果重定位方法，获得基于合并前的直线特征的匹配结果。上述直线特征匹配之前的直线特征合并算法和直线特征匹配之后的重定位算法使得本发明方法能够在不降低特征定位精度的同时具有更好的匹配性能。
本发明的有益效果不限于此描述，为了更好的便于理解，在具体实施方式部分进行了更加详细的描述。
本发明的附加优点、目的，以及特征将在下面的描述中将部分地加以阐述，且将对于本领域普通技术人员在研究下文后部分地变得明显，或者可以根据本发明的实践而获知。本发明的目的和其它优点可以通过在书面说明及其权利要求书以及附图中具体指出的结构实现到并获得。
本领域技术人员将会理解的是，能够用本发明实现的目的和优点不限于以上具体所述，并且根据以下详细说明将更清楚地理解本发明能够实现的上述和其他目的。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明的方法流程图。
图2是利用稳定点确定平行四边形区域示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
如图1所示，本实施例的局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法，该方法包括以下步骤：
a)直线特征提取与合并。利用直线特征提取算子分别对待匹配的参考影像和搜索影像提取直线特征，获得参考影像直线特征集合LineSetR和搜索影像直线特征集合LineSetS，并对直线特征集合LineSetR和LineSetS中邻近且近似共线的直线特征进行合并处理，获得合并后的参考影像直线特征集合
Figure BDA0002439383200000171
和合并后的搜索影像直线特征集合
Figure BDA0002439383200000172
同时保存参考影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MR和搜索影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MS。具体方法如下：
a1)利用直线特征提取算子分别对参考影像和搜索影像提取直线特征，并剔除长度小于阈值TLength的细碎直线特征，然后将长度大于或等于阈值TLength的直线特征按长度从长到短排列后保存得到参考影像直线特征集合LineSetR和搜索影像直线特征集合LineSetS；
a2)遍历参考影像直线特征集合LineSetR中的直线特征，判断正在遍历的直线特征是否需要与其邻近的直线特征进行合并处理。假设当前正在遍历的直线特征为l，分别以直线特征l的两端点ps与pe为中心建立半径为R的圆形区域。判断直线特征集合LineSetR中是否有l以外的未被合并过的直线特征满足条件C1。如果没有，转入步骤a5)；如果有，则计算这些满足条件C1的直线特征与直线特征l的夹角。若这些满足条件C1的直线特征中，有任意一条直线特征与直线特征l的夹角大于阈值θ，则转入步骤a5)；若所有这些满足条件C1的直线特征与直线特征l的夹角都小于阈值θ，则将满足条件C1的直线特征存入对应端点的待合并直线特征集合，并转入步骤a3)；
其中，条件C1是指：直线特征上至少有一个像素位于以ps为中心的圆形区域内或以pe为中心的圆形区域内。
a3)对存入待合并直线特征集合中的直线特征进行合并处理。以直线特征l的端点ps为例。首先，对待合并的直线特征按到端点ps的距离从小到大排序，使得距离较近的待合并直线特征具有较高的遍历优先级；然后，遍历待合并直线特征集合中的直线特征，假设正在遍历的待合并直线特征为li，令li两端点中距离端点ps较远的端点为
Figure BDA0002439383200000181
并将
Figure BDA0002439383200000182
投影至直线特征l所在直线上，对应的投影点标记为
Figure BDA0002439383200000183
此时，计算投影点
Figure BDA0002439383200000184
与直线特征l的另一个端点pe的距离d。若d大于直线特征l的长度，则将直线特征li与l合并，由投影点
Figure BDA0002439383200000185
代替端点ps作为新的直线端点，与另一个端点pe构成合并后的新直线特征l；
a4)对于步骤a3)所述的合并产生的新直线特征l，重复步骤a2)和步骤a3)所述方法进行判别和处理，直至直线特征两端均无可合并的直线特征为止；
a5)遍历下一条直线特征，并按步骤a2)至步骤a4)所述方法进行处理，直至直线特征集合LineSetR中所有直线特征遍历完成，得到合并后的参考影像直线特征集合
Figure BDA0002439383200000186
并保存参考影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MR；
a6)按步骤a1)至步骤a5)所述方法对搜索影像直线特征集合LineSetS中的直线特征进行合并处理，得到合并后的搜索影像直线特征集合
Figure BDA0002439383200000191
并保存搜索影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MS。
b)直线特征编组。分别对步骤a)所述的合并后的参考影像直线特征集合
Figure BDA0002439383200000192
和合并后的搜索影像直线特征集合
Figure BDA0002439383200000193
中的直线特征进行编组，得到参考影像直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000194
和搜索影像直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000195
具体方法如下：
b1)遍历直线特征集合
Figure BDA0002439383200000196
中的直线特征，假设正在遍历的直线特征为Li，为Li确定下式(1)所示的支撑区域SRi：
Figure BDA0002439383200000197
式(1)中，x表示影像上的像素点，dist()为点到直线的距离函数，length()表示直线特征Li的长度，Li⊥表示直线特征Li的中垂线，s是一个控制支撑区域大小的参数。
b2)对于正在遍历的直线特征Li，直线特征集合
Figure BDA0002439383200000198
中其余任意直线特征Lj,j≠i上如果至少有一个像素点位于直线特征Li的支撑区域SRi内，且直线特征Lj,j≠i所在直线与直线特征Li所在直线的交点位于支撑区域SRi内，则将直线特征Lj,j≠i与Li组成一个直线特征组；
b3)按步骤b1)和步骤b2)所述方法遍历完
Figure BDA0002439383200000199
中的所有直线特征，得到参考影像直线特征组集合
Figure BDA00024393832000001910
b4)按步骤b1)至步骤b3)所述方法对直线特征集合
Figure BDA00024393832000001911
中的直线特征进行处理，得到搜索影像直线特征组集合
Figure BDA00024393832000001912
c)局部结构约束的直线特征组初匹配：对步骤b)中得到的参考影像直线特征组集合
Figure BDA00024393832000001913
和搜索影像直线特征组集合
Figure BDA00024393832000001914
中的直线特征组进行匹配，得到直线特征组初匹配集合
Figure BDA00024393832000001915
稳定点初匹配集合
Figure BDA0002439383200000201
和影像基础矩阵FInitial，并基于
Figure BDA0002439383200000202
根据直线特征组中直线特征的相对左右关系得到直线特征初匹配集合
Figure BDA0002439383200000203
具体方法如下：
c1)遍历参考影像直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000204
中的直线特征组，假设正在遍历的直线特征组为LiLj，判断能否为LiLj寻找三类视角不变的稳定点构建局部几何区域：
如果在直线特征组集合中，直线特征Li未与除Lj以外的任何直线特征组成直线特征组，或者直线特征Lj未与除Li以外的任何直线特征组成直线特征组，则无法为直线特征组LiLj寻找到三类稳定点构建局部几何区域，转入步骤c5)；否则，转入步骤c2)计算稳定点。
c2)为直线特征组LiLj确定三类视角不变的稳定点
Figure BDA0002439383200000205
和
Figure BDA0002439383200000206
c21)计算直线特征组LiLj的交点，将其作为直线特征组LiLj的第一类稳定点
Figure BDA0002439383200000207
c22)找到直线特征组集合中所有Li参与形成的直线特征组，计算这些直线特征组中除直线特征组LiLj以外的其他直线特征组的交点作为第二类稳定点。假设除直线特征组LiLj以外，直线特征Li与其他n条直线特征形成了直线特征组，则此处将得到n个第二类稳定点
Figure BDA0002439383200000208
c23)找到直线特征组集合中所有Lj参与形成的直线特征组，计算这些直线特征组中除直线特征组LiLj以外的其他直线特征组的交点作为第三类稳定点。假设除直线特征组LiLj以外，直线特征Lj与其他m条直线特征形成了直线特征组，则此处将得到m个第三类稳定点
Figure BDA0002439383200000209
c3)基于三类稳定点为直线特征组LiLj确定特征区域。如图2所示，首先，分别从第二类稳定点
Figure BDA00024393832000002010
和第三类稳定点
Figure BDA00024393832000002011
中各取一个点，与第一类稳定点
Figure BDA00024393832000002012
共同确定一个平行四边形区域PR；然后，将平行四边形区域PR归一化为正方形区域，即为直线特征组LiLj的特征区域。在归一化过程中，将第一类稳定点
Figure BDA0002439383200000211
对应于正方形的左下角，将归一化后区域的边长固定为r。由此可消除同名特征区域之间的尺度、旋转、仿射变换等几何变形，在后续计算特征描述符的过程中无需再考虑尺度和旋转变化，有助于提高算法可靠性和效率。由于有n个第二类稳定点和m个第三类稳定点，因此对于直线特征组LiLj将确定m×n个特征区域。本发明将这m×n个特征区域中的每个特征区域分别分配给LiLj，形成m×n个直线特征相同但特征区域不同的直线特征组；
c4)将直线特征组的特征区域等间隔划分为4行4列共16个子区域，并在每个子区域内计算8个方向的梯度方向直方图，将梯度方向直方图累积得到128维的特征向量，并对特征向量进行归一化消除光照变化的影响，得到直线特征组的特征描述符；
c5)遍历参考影像直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000212
中的下一个直线特征组，按步骤c1)至步骤c4)所述方法进行处理，直至遍历完集合
Figure BDA0002439383200000213
中所有直线特征组，得到参考影像直线特征组的特征描述符集合DescSetR；
c6)按步骤c1)至步骤c5)所述方法遍历搜索影像直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000214
中的直线特征组，得到搜索影像直线特征组的特征描述符集合DescSetS；
c7)利用最邻近距离比值算法对参考影像特征描述符集合DescSetR和搜索影像特征描述符集合DescSetS中的特征描述符进行相似性度量并获取直线特征组候选匹配集合
Figure BDA0002439383200000215
同时保存每对直线特征组候选匹配所对应的三对稳定点得到稳定点候选匹配集合
Figure BDA0002439383200000216
c8)采用随机采样一致性方法对步骤c7)所述的稳定点候选匹配集合
Figure BDA0002439383200000217
中的匹配点进行内点和外点估计，获得内点集合和影像基础矩阵FInitial，并将内点集合作为稳定点初匹配集合
Figure BDA0002439383200000218
c9)基于步骤c8)所述的内点集合
Figure BDA0002439383200000219
获取直线特征组初匹配集合
Figure BDA00024393832000002110
本发明规定，对于直线特征组候选匹配集合
Figure BDA00024393832000002111
中的每对直线特征组候选匹配，只有当它所对应的三对稳定点匹配均为内点时，才认为该直线特征组候选匹配为一对正确匹配，并存入集合
Figure BDA0002439383200000221
中；
c10)基于步骤c9)所述的直线特征组初匹配结果
Figure BDA0002439383200000222
根据每对直线特征组初匹配中两条直线特征的相对左右关系确定一一对应的直线特征初匹配，得到直线特征初匹配集合
Figure BDA0002439383200000223
d)局部结构与拓扑几何联合约束的直线特征组扩展匹配。基于步骤c)所述的直线特征组初匹配结果
Figure BDA0002439383200000224
分别将直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000225
和
Figure BDA0002439383200000226
中未匹配的直线特征组存入两个新的集合，形成未匹配直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000227
和
Figure BDA0002439383200000228
然后对未匹配直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000229
和
Figure BDA00024393832000002210
中的直线特征组进行扩展匹配，得到直线特征组扩展匹配集合
Figure BDA00024393832000002211
直线特征扩展匹配集合
Figure BDA00024393832000002212
和稳定点扩展匹配集合
Figure BDA00024393832000002213
具体方法如下：
d1)遍历未匹配直线特征组集合
Figure BDA00024393832000002214
中的直线特征组，假设正在遍历的直线特征组为LgLh，利用重叠约束分别从未匹配直线特征组集合
Figure BDA00024393832000002215
所包含的直线特征中为直线特征Lg和Lh寻找候选匹配直线特征，得到Lg的候选匹配直线特征集合CanLg和Lh的候选匹配直线特征集合CanLh。重叠约束为：对于参考影像上的直线特征及其两个端点，其在搜索影像上对应的候选匹配直线特征应该位于两个端点对应的核线所夹的区域内，或与至少一条核线相交。其中，核线由步骤c)所述的基础矩阵FInitial计算得到。
如果候选匹配直线特征集合CanLg和CanLh都为非空集，则转入步骤d2)；否则，转入步骤d7)。
d2)按步骤b)所述方法将候选匹配直线特征集合CanLg中的直线特征与候选匹配直线特征集合CanLh中的直线特征进行编组，得到直线特征组集合CanLgLh即为直线特征组LgLh的候选匹配集合。如果候选匹配集合CanLgLh为非空集，则转入步骤d3)；否则，转入步骤d7)。
d3)计算参考影像上直线特征组LgLh的交点在搜索影像上对应的核线。计算搜索影像上候选匹配集合CanLgLh中的直线特征组的交点与核线的距离，将距离大于阈值Te的直线特征组剔除，保留距离小于阈值Te的直线特征组，并更新集合CanLgLh，得到直线特征组LgLh的新的候选匹配集合CanLgLh。如果更新后的候选匹配集合CanLgLh为非空集，则转入步骤d4)；否则，转入步骤d7)。
d4)构建拓扑几何约束，进一步精化候选匹配集合CanLgLh。拓扑几何约束方法如下：
d41)对于参考影像直线特征组LgLh及其候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组，以直线特征组中两条直线特征所在直线相交构成一个坐标系统，并以两条直线特征所夹区域为第一象限，并按顺时针方向依次确定第二、三、四象限；
d42)遍历步骤c)所述的直线特征组初匹配集合
Figure BDA0002439383200000231
中的每个参考影像直线特征组，计算其在直线特征组LgLh的坐标系统中的象限编号，以象限编号作为向量元素，遍历完成后得到直线特征组LgLh的拓扑描述符向量；
d43)遍历步骤c)所述的直线特征组初匹配集合
Figure BDA0002439383200000232
中的每个搜索影像直线特征组，计算其在候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组的坐标系统中的象限编号，以象限编号作为向量元素，遍历完成后得到候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组的拓扑描述符向量；
d44)计算参考影像直线特征组LgLh的拓扑描述符向量与候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组的拓扑描述符向量之间的欧氏距离，保留候选匹配集合CanLgLh中欧氏距离最小的a个直线特征组，剔除其他直线特征组，更新候选匹配集合CanLgLh。在计算欧氏距离时，由于在象限系统中第一象限与第四象限为相邻象限，但是它们对应的拓扑描述符向量元素差值为3，为了克服该问题，本发明在计算拓扑描述符向量欧氏距离时将第一象限与第四象限的距离固定为1。
d5)为参考影像直线特征组LgLh及候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组计算特征描述符。具体方法如下：
d51)将直线特征组LgLh的交点作为第一类稳定点；
d52)遍历直线特征Lg上的每个像素点，以正在遍历的像素点沿直线的左侧5个像素的灰度均值和右侧5个像素的灰度均值之差作为正在遍历的像素点的显著度。遍历完成以后，将直线特征Lg的两个端点以及直线特征Lg上除两个端点以外的显著度最大的一个像素点作为第二类稳定点；
d53)按步骤d52)方法找到直线特征Lh上除两个端点以外的显著度最大的一个像素点，将其与直线特征Lh的两个端点一并作为第三类稳定点；
d54)分别从第二类稳定点和第三类稳定点中各取一个点，与第一类稳定点一起按步骤c3)所述方法确定一个平行四边形区域，并将平行四边形区域归一化为正方形区域，即为直线特征组LgLh的特征区域。在归一化过程中，将第一类稳定点对应于正方形区域的左下角，将归一化后区域的边长固定为r；
d55)将直线特征组LgLh的特征区域等间隔划分为4行4列共16个子区域，并在每个子区域内计算8个方向的梯度方向直方图，将梯度方向直方图累积得到128维的特征向量，并对特征向量进行归一化消除光照变化的影响，得到直线特征组LgLh的特征描述符。由于直线特征组LgLh有3个第二类稳定点和3个第三类稳定点，因此在步骤d54)中直线特征组LgLh将得到9个特征区域。分别对这9个特征区域计算特征描述符，并将得到的9个特征描述符都分配给直线特征组LgLh；
d56)按步骤d51)至步骤d55)所述方法为候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组计算9个特征描述符。
d6)基于步骤d5)所述的特征描述符，计算参考影像直线特征组LgLh与候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组的相似度，以相似度最大且大于阈值Tsim的直线特征组作为参考影像直线特征组LgLh的匹配结果。此处，参考影像直线特征组LgLh与候选匹配集合CanLgLh中任意候选直线特征组的相似度计算方法为：分别计算参考影像直线特征组LgLh的9个特征描述符与该候选直线特征组的9个特征描述符的欧氏距离，得到81个欧氏距离，并找到其中最小的一个距离dmin，以
Figure BDA0002439383200000251
作为参考影像直线特征组LgLh与该候选直线特征组的相似度；
d7)遍历未匹配直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000252
中的下一个直线特征组，并按步骤d1)至步骤d6)进行匹配处理，直至遍历完未匹配直线特征组集合
Figure BDA0002439383200000253
中的所有直线特征组，得到直线特征组匹配集合
Figure BDA0002439383200000254
同时保存每对直线特征组匹配所对应的三对稳定点得到稳定点匹配集合
Figure BDA0002439383200000255
d8)采用随机采样一致性方法对步骤d7)所述的稳定点匹配集合
Figure BDA0002439383200000256
中的匹配点进行内点和外点估计，得到内点集合作为稳定点扩展匹配集合
Figure BDA0002439383200000257
d9)基于步骤d8)所述的内点集合
Figure BDA0002439383200000258
获取直线特征组扩展匹配集合
Figure BDA0002439383200000259
本发明规定，对于直线特征组匹配集合
Figure BDA00024393832000002510
中的每对直线特征组匹配，只有当它所对应的三对稳定点匹配均为内点时，才认为该直线特征组匹配为一对正确匹配，并存入集合
Figure BDA00024393832000002511
中；
d10)基于步骤d9)所述的直线特征组匹配结果
Figure BDA00024393832000002512
根据每对直线特征组匹配中两条直线特征的相对左右关系确定一一对应的直线特征匹配，得到直线特征扩展匹配集合
Figure BDA00024393832000002513
e)单直线特征扩展匹配。由步骤a)所述的参考影像直线特征集合
Figure BDA00024393832000002514
和搜索影像直线特征集合
Figure BDA00024393832000002515
步骤c)所述的直线特征初匹配集合
Figure BDA00024393832000002516
以及步骤d)所述的直线特征扩展匹配集合
Figure BDA00024393832000002517
获得参考影像和搜索影像上仍未匹配的直线特征，构成参考影像未匹配直线特征集合
Figure BDA00024393832000002518
和搜索影像未匹配直线特征集合
Figure BDA00024393832000002519
并对集合
Figure BDA00024393832000002520
和
Figure BDA0002439383200000261
中直线特征进行扩展匹配，得到单直线特征扩展匹配集合
Figure BDA0002439383200000262
具体方法如下：
e1)合并步骤c)所述的稳定点初匹配集合
Figure BDA0002439383200000263
和步骤d)所述的稳定点扩展匹配集合
Figure BDA0002439383200000264
在合并后的稳定点匹配集合上利用随机采样一致性算法估计影像基础矩阵，得到更新后的基础矩阵Fupdated；
e2)遍历参考影像未匹配直线特征集合
Figure BDA0002439383200000265
中的直线特征，假设正在遍历的直线特征为Ld，基于基础矩阵Fupdated计算直线特征两个端点在搜索影像上的核线e1和e2，按步骤d)所述的重叠约束从搜索影像未匹配直线特征集合
Figure BDA0002439383200000266
中为直线特征Ld寻找候选匹配直线特征，得到候选匹配集合CanLd。如果候选匹配集合CanLd为空集，则转入步骤e9)；否则，转入步骤e3)；
e3)按公式(2)为参考影像直线特征Ld确定特征区域：
Figure BDA0002439383200000267
式(2)中，x表示影像上的像素点，dist()为点到直线的距离函数，length()表示直线特征的长度，Ld⊥表示直线特征Ld的中垂线，s是一个控制支撑区域大小的参数。
e4)对于候选匹配集合CanLd中的任意一条直线特征
Figure BDA0002439383200000268
计算其所在直线与参考影像直线特征Ld的两个端点在搜索影像上的核线e1和e2的交点
Figure BDA0002439383200000269
和
Figure BDA00024393832000002610
按公式(2)所述方法为交点
Figure BDA00024393832000002611
和
Figure BDA00024393832000002612
所确定的直线段计算特征区域，并以此特征区域作为直线特征
Figure BDA00024393832000002613
的特征区域
Figure BDA00024393832000002614
以此方法为候选匹配集合CanLd中的所有直线特征计算特征区域。
e5)将参考影像直线特征Ld两侧的特征区域分别沿直线等间隔划分为4个子区域，以直线特征方向为主方向，在每个子区域内统计8个方向的梯度方向直方图，在直线特征两侧分别得到一个32维的特征描述符
Figure BDA00024393832000002615
和
Figure BDA00024393832000002616
e6)按步骤e5)所述方法为候选匹配集合CanLd中的每条直线特征计算两个32维的特征描述符
Figure BDA0002439383200000271
和
Figure BDA0002439383200000272
e7)按公式(3)计算参考影像直线特征Ld与候选匹配集合CanLd中每条直线特征的相似度：
Figure BDA0002439383200000273
式中，Sim表示两条直线特征的相似度，|| ||表示计算两个向量的欧氏距离，min()表示取最小值。
e8)根据步骤e7)计算的相似度值，找到候选匹配集合CanLd中相似度最高的一条直线特征，如果其对应的相似度值大于阈值Tsim，则认为该候选直线特征是参考影像直线特征Ld的匹配直线特征；
e9)遍历参考影像未匹配直线特征集合
Figure BDA0002439383200000274
中的下一条直线特征，并按步骤e2)至步骤e8)所述方法处理，直至遍历完
Figure BDA0002439383200000275
中的所有直线特征，得到单直线特征扩展匹配集合
Figure BDA0002439383200000276
f)直线特征匹配结果重定位，得到最终的直线特征匹配结果。具体方法如下：
f1)合并步骤c)所述的直线特征初匹配集合
Figure BDA0002439383200000277
步骤d)所述的直线特征扩展匹配集合
Figure BDA0002439383200000278
和步骤e)所述的单直线特征扩展匹配集合
Figure BDA0002439383200000279
得到直线特征匹配集合
Figure BDA00024393832000002710
f2)创建一个新的集合
Figure BDA00024393832000002711
用于存储最终的直线特征匹配；
f3)遍历集合
Figure BDA00024393832000002712
中的直线特征匹配，假设正在遍历的直线特征匹配为
Figure BDA00024393832000002713
其中直线特征
Figure BDA00024393832000002714
和
Figure BDA00024393832000002715
分别是步骤a)获得的合并后的参考影像直线特征集合
Figure BDA00024393832000002716
和合并后的搜索影像直线特征集合
Figure BDA00024393832000002717
中的直线特征。根据步骤a)获得的参考影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MR和搜索影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MS，分别从步骤a)所述的参考影像直线特征集合LineSetR和搜索影像直线特征集合LineSetS中找到直线特征
Figure BDA0002439383200000281
对应的合并前的参考影像直线特征
Figure BDA0002439383200000282
以及直线特征
Figure BDA0002439383200000283
对应的合并前的搜索影像直线特征
Figure BDA0002439383200000284
f4)基于步骤f3)所述的直线特征
Figure BDA0002439383200000285
对应的合并前的参考影像直线特征
Figure BDA0002439383200000286
以及直线特征
Figure BDA0002439383200000287
对应的合并前的搜索影像直线特征
Figure BDA0002439383200000288
按如下方法确定直线特征匹配
Figure BDA0002439383200000289
对应的合并前的直线特征匹配存入集合
Figure BDA00024393832000002810
①如果m＝1且n＝1，则直接将
Figure BDA00024393832000002811
存入集合
Figure BDA00024393832000002812
②如果m＝1且n≠1，则将
Figure BDA00024393832000002813
分别与
Figure BDA00024393832000002814
中的n条直线特征形成匹配对
Figure BDA00024393832000002815
并存入集合
Figure BDA00024393832000002816
③如果m≠1且n＝1，则将
Figure BDA00024393832000002817
中的m条直线特征分别与
Figure BDA00024393832000002818
形成匹配对
Figure BDA00024393832000002819
并存入集合
Figure BDA00024393832000002820
④如果m≠1且n≠1，则遍历
Figure BDA00024393832000002821
中的直线特征，对于每一条直线特征
Figure BDA00024393832000002822
按如下方法从
Figure BDA00024393832000002823
中确定其匹配直线特征：
首先，计算
Figure BDA00024393832000002824
的起始端点和末端端点在直线特征
Figure BDA00024393832000002825
上的投影点A和B；然后，假设直线特征
Figure BDA00024393832000002826
的起始端点和末端端点分别为R1和R2，直线特征
Figure BDA00024393832000002827
的起始端点和末端端点分别为S1和S2，由
Figure BDA00024393832000002828
和
Figure BDA00024393832000002829
计算点A和点B在直线特征
Figure BDA00024393832000002830
上的对应点X和Y；最后，将
Figure BDA00024393832000002831
中的每条直线特征投影到直线特征
Figure BDA00024393832000002832
上，得到投影直线段
Figure BDA00024393832000002833
寻找投影直线段
Figure BDA00024393832000002834
中与直线段XY有重叠的投影直线段，将有重叠的投影直线段对应的
Figure BDA00024393832000002835
中的直线特征与直线特征
Figure BDA00024393832000002836
组成匹配直线特征并存入集合
Figure BDA00024393832000002837
f5)按步骤f3)和步骤f4)所述方法遍历完集合
Figure BDA0002439383200000291
中的所有直线特征匹配，得到的直线特征匹配集合
Figure BDA0002439383200000292
中的结果即为倾斜影像直线特征匹配结果。
本发明针对倾斜影像显著视角变化导致直线特征匹配困难的问题，提出了一种局部结构和拓扑几何联合约束的直线特征匹配方法。本发明提出的匹配方法包括四个环节：直线特征提取与合并优化、直线特征组初匹配、直线特征组扩展匹配和单直线特征扩展匹配。其中，在直线特征组初匹配中提出了一种无需任何先验信息的局部结构约束的视角不变直线特征匹配方法，能够适应倾斜影像视角变化造成的影像几何变形，并能够匹配位于视差不连续区域的直线特征，获得优于传统方法的匹配结果，为后续扩展匹配奠定基础；
针对直线特征组初匹配中存在漏匹配现象导致直线特征匹配数量不足的问题，本发明在直线特征组初匹配的基础上提出了一种局部结构与拓扑几何联合约束的直线特征组扩展匹配方法和一种核线几何约束的单直线特征扩展匹配方法，充分挖掘直线特征组初匹配过程中获得的有用信息构建对影像视角变化具有较强鲁棒性的约束条件进行直线特征匹配，能够有效提高直线特征匹配率，减少漏匹配现象；
针对因影像噪声等因素造成直线特征提取碎片化现象严重，导致在直线特征匹配过程中许多直线特征编组失败或直线特征组无法找到三类稳定点来构建特征区域的问题，本发明在利用传统直线特征提取算子提取直线特征的基础上，提出了一种针对邻近且近似共线的直线特征的合并算法，有效克服了直线特征碎片化问题，为直线特征匹配提供了高质量的匹配基元，能够大幅提高直线特征匹配性能。此外，鉴于直线特征合并操作在提高特征匹配性能的同时会对特征定位精度造成不利影响，本发明在直线特征匹配基础上提出了一种直线特征匹配结果重定位方法，获得基于合并前的直线特征的匹配结果。上述直线特征匹配之前的直线特征合并算法和直线特征匹配之后的重定位算法使得本发明方法能够在不降低特征定位精度的同时具有更好的匹配性能。
本发明不局限于上述可选实施方式，任何人在本发明的启示下都可得出其他各种形式的产品，但不论在其形状或结构上作任何变化，凡是落入本发明权利要求界定范围内的技术方案，均落在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：
a)直线特征提取与合并：利用直线特征提取算子分别对待匹配的倾斜影像像对中的参考影像和搜索影像提取直线特征，获得参考影像直线特征集合LineSetR和搜索影像直线特征集合LineSetS，并对直线特征集合LineSetR和LineSetS中邻近且近似共线的直线特征进行合并处理，获得合并后的参考影像直线特征集合
Figure FDA0003745234610000011
和合并后的搜索影像直线特征集合
Figure FDA0003745234610000012
同时保存参考影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MR和搜索影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MS；
b)直线特征编组：分别对步骤a)所述的合并后的参考影像直线特征集合
Figure FDA0003745234610000013
和合并后的搜索影像直线特征集合
Figure FDA0003745234610000014
中的直线特征进行编组，得到参考影像直线特征组集合
Figure FDA0003745234610000015
和搜索影像直线特征组集合
Figure FDA0003745234610000016
c)局部结构约束的直线特征组初匹配：对步骤b)中得到的参考影像直线特征组集合
Figure FDA0003745234610000017
和搜索影像直线特征组集合
Figure FDA0003745234610000018
中的直线特征组进行匹配，得到直线特征组初匹配集合
Figure FDA0003745234610000019
稳定点初匹配集合
Figure FDA00037452346100000110
和影像基础矩阵FInitial，并基于
Figure FDA00037452346100000111
根据直线特征组中直线特征的相对左右关系得到直线特征初匹配集合
Figure FDA00037452346100000112
d)局部结构与拓扑几何联合约束的直线特征组扩展匹配：基于步骤c)所述的直线特征组初匹配结果
Figure FDA0003745234610000021
分别将直线特征组集合
Figure FDA0003745234610000022
和
Figure FDA0003745234610000023
中未匹配的直线特征组存入两个新的集合，形成未匹配直线特征组集合
Figure FDA0003745234610000024
和
Figure FDA0003745234610000025
然后对未匹配直线特征组集合
Figure FDA0003745234610000026
和
Figure FDA0003745234610000027
中的直线特征组进行扩展匹配，得到直线特征组扩展匹配集合
Figure FDA0003745234610000028
直线特征扩展匹配集合
Figure FDA0003745234610000029
和稳定点扩展匹配集合
Figure FDA00037452346100000210
包括：
d1)遍历未匹配直线特征组集合
Figure FDA00037452346100000211
中的直线特征组，正在遍历的直线特征组为LgLh，利用重叠约束分别从未匹配直线特征组集合
Figure FDA00037452346100000212
所包含的直线特征中为直线特征Lg和Lh寻找候选匹配直线特征，得到Lg的候选匹配直线特征集合CanLg和Lh的候选匹配直线特征集合CanLh；重叠约束为：对于参考影像上的直线特征及其两个端点，其在搜索影像上对应的候选匹配直线特征应该位于两个端点对应的核线所夹的区域内，或与至少一条核线相交；其中，核线由步骤c)所述的基础矩阵FInitial计算得到；如果候选匹配直线特征集合CanLg和CanLh都为非空集，则转入步骤d2)；否则，转入步骤d7)；
d2)按步骤b)所述方法将候选匹配直线特征集合CanLg中的直线特征与候选匹配直线特征集合CanLh中的直线特征进行编组，得到直线特征组集合CanLgLh即为直线特征组LgLh的候选匹配集合；如果候选匹配集合CanLgLh为非空集，则转入步骤d3)；否则，转入步骤d7)；
d3)计算参考影像上直线特征组LgLh的交点在搜索影像上对应的核线；计算搜索影像上候选匹配集合CanLgLh中的直线特征组的交点与核线的距离，将距离大于阈值Te的直线特征组剔除，保留距离小于阈值Te的直线特征组，并更新集合CanLgLh，得到直线特征组LgLh的新的候选匹配集合CanLgLh；如果更新后的候选匹配集合CanLgLh为非空集，则转入步骤d4)；否则，转入步骤d7)；
d4)构建拓扑几何约束，进一步精化候选匹配集合CanLgLh；
d5)为参考影像直线特征组LgLh及候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组计算特征描述符；
d6)基于步骤d5)所述的特征描述符，计算参考影像直线特征组LgLh与候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组的相似度，以相似度最大且大于阈值Tsim的直线特征组作为参考影像直线特征组LgLh的匹配结果；此处，参考影像直线特征组LgLh与候选匹配集合CanLgLh中任意候选直线特征组的相似度计算方法为：分别计算参考影像直线特征组LgLh的9个特征描述符与该候选直线特征组的9个特征描述符的欧氏距离，得到81个欧氏距离，并找到其中最小的一个距离dmin，以
Figure FDA0003745234610000031
作为参考影像直线特征组LgLh与该候选直线特征组的相似度；
d7)遍历未匹配直线特征组集合
Figure FDA0003745234610000032
中的下一个直线特征组，并按步骤d1)至步骤d6)进行匹配处理，直至遍历完未匹配直线特征组集合
Figure FDA0003745234610000033
中的所有直线特征组，得到直线特征组匹配集合
Figure FDA0003745234610000041
同时保存每对直线特征组匹配所对应的三对稳定点得到稳定点匹配集合
Figure FDA0003745234610000042
d8)采用随机采样一致性方法对步骤d7)所述的稳定点匹配集合
Figure FDA0003745234610000043
中的匹配点进行内点和外点估计，得到内点集合作为稳定点扩展匹配集合
Figure FDA0003745234610000044
d9)基于步骤d8)所述的内点集合
Figure FDA0003745234610000045
获取直线特征组扩展匹配集合
Figure FDA0003745234610000046
对于直线特征组匹配集合
Figure FDA0003745234610000047
中的每对直线特征组匹配，只有当它所对应的三对稳定点匹配均为内点时，才认为该直线特征组匹配为一对正确匹配，并存入集合
Figure FDA0003745234610000048
中；
d10)基于步骤d9)所述的直线特征组匹配结果
Figure FDA0003745234610000049
根据每对直线特征组匹配中两条直线特征的相对左右关系确定一一对应的直线特征匹配，得到直线特征扩展匹配集合
Figure FDA00037452346100000410
e)单直线特征扩展匹配：由步骤a)所述的参考影像直线特征集合
Figure FDA00037452346100000411
和搜索影像直线特征集合
Figure FDA00037452346100000412
步骤c)所述的直线特征初匹配集合
Figure FDA00037452346100000413
以及步骤d)所述的直线特征扩展匹配集合
Figure FDA00037452346100000414
获得参考影像和搜索影像上仍未匹配的直线特征，构成参考影像未匹配直线特征集合
Figure FDA00037452346100000415
和搜索影像未匹配直线特征集合
Figure FDA00037452346100000416
并对集合
Figure FDA00037452346100000417
和
Figure FDA00037452346100000418
中直线特征进行扩展匹配，得到单直线特征扩展匹配集合
Figure FDA00037452346100000419
f)直线特征匹配结果重定位，得到最终的直线特征匹配结果。
2.根据权利要求1所述的局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法，其特征在于，步骤a)包括如下具体步骤：
a1)利用直线特征提取算子分别对参考影像和搜索影像提取直线特征，并剔除长度小于阈值TLength的细碎直线特征，然后将长度大于或等于阈值TLength的直线特征按长度从长到短排列后保存得到参考影像直线特征集合LineSetR和搜索影像直线特征集合LineSetS；
a2)遍历参考影像直线特征集合LineSetR中的直线特征，判断正在遍历的直线特征是否需要与其邻近的直线特征进行合并处理：当前正在遍历的直线特征为l，分别以直线特征l的两端点ps与pe为中心建立半径为R的圆形区域；判断直线特征集合LineSetR中是否有l以外的未被合并过的直线特征满足条件C1；如果没有，转入步骤a5)；如果有，则计算这些满足条件C1的直线特征与直线特征l的夹角；若这些满足条件C1的直线特征中，有任意一条直线特征与直线特征l的夹角大于阈值θ，则转入步骤a5)；若所有这些满足条件C1的直线特征与直线特征l的夹角都小于阈值θ，则将满足条件C1的直线特征存入对应端点的待合并直线特征集合，并转入步骤a3)；
其中条件C1是指：直线特征上至少有一个像素位于以ps为中心的圆形区域内或以pe为中心的圆形区域内；
a3)对存入待合并直线特征集合中的直线特征进行合并处理：设置直线特征l的端点为ps，首先，对待合并的直线特征按到端点ps的距离从小到大排序，使得距离较近的待合并直线特征具有较高的遍历优先级；然后，遍历待合并直线特征集合中的直线特征，正在遍历的待合并直线特征为li，令li两端点中距离端点ps较远的端点为
Figure FDA0003745234610000061
并将
Figure FDA0003745234610000062
投影至直线特征l所在直线上，对应的投影点标记为
Figure FDA0003745234610000063
此时，计算投影点
Figure FDA0003745234610000064
与直线特征l的另一个端点pe的距离d；若d大于直线特征l的长度，则将直线特征li与l合并，由投影点
Figure FDA0003745234610000065
代替端点ps作为新的直线端点，与另一个端点pe构成合并后的新直线特征l；
a4)对于步骤a3)所述的合并产生的新直线特征l，重复步骤a2)和步骤a3)所述方法进行判别和处理，直至直线特征两端均无可合并的直线特征为止；
a5)遍历下一条直线特征，并按步骤a2)至步骤a4)所述方法进行处理，直至直线特征集合LineSetR中所有直线特征遍历完成，得到合并后的参考影像直线特征集合
Figure FDA0003745234610000066
并保存参考影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MR；
a6)按步骤a1)至步骤a5)所述方法对搜索影像直线特征集合LineSetS中的直线特征进行合并处理，得到合并后的搜索影像直线特征集合
Figure FDA0003745234610000067
并保存搜索影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MS。
3.根据权利要求1所述的局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法，其特征在于，步骤b)包括如下具体步骤：
b1)遍历直线特征集合
Figure FDA0003745234610000071
中的直线特征，正在遍历的直线特征为Li，为Li确定下式(1)所示的支撑区域SRi：
Figure FDA0003745234610000072
式(1)中，x表示影像上的像素点，dist()为点到直线的距离函数，length()表示直线特征Li的长度，Li⊥表示直线特征Li的中垂线，s是一个控制支撑区域大小的参数；
b2)对于正在遍历的直线特征Li，直线特征集合
Figure FDA0003745234610000073
中其余任意直线特征Lj,j≠i上如果至少有一个像素点位于直线特征Li的支撑区域SRi内，且直线特征Lj,j≠i所在直线与直线特征Li所在直线的交点位于支撑区域SRi内，则将直线特征Lj,j≠i与Li组成一个直线特征组；
b3)按步骤b1)和步骤b2)所述方法遍历完
Figure FDA0003745234610000074
中的所有直线特征，得到参考影像直线特征组集合
Figure FDA0003745234610000075
b4)按步骤b1)至步骤b3)所述方法对直线特征集合
Figure FDA0003745234610000076
中的直线特征进行处理，得到搜索影像直线特征组集合
Figure FDA0003745234610000077
4.根据权利要求1所述的局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法，其特征在于，步骤c)包括如下具体步骤：
c1)遍历参考影像直线特征组集合
Figure FDA0003745234610000078
中的直线特征组，正在遍历的直线特征组为LiLj，判断能否为LiLj寻找三类视角不变的稳定点构建局部几何区域：如果在直线特征组集合中，直线特征Li未与除Lj以外的任何直线特征组成直线特征组，或者直线特征Lj未与除Li以外的任何直线特征组成直线特征组，则无法为直线特征组LiLj寻找到三类稳定点构建局部几何区域，转入步骤c5)；否则，转入步骤c2)计算稳定点；
c2)为直线特征组LiLj确定三类视角不变的稳定点
Figure FDA0003745234610000081
Figure FDA0003745234610000082
和
Figure FDA0003745234610000083
c3)基于三类稳定点为直线特征组LiLj确定特征区域；首先，分别从第二类稳定点
Figure FDA0003745234610000084
和第三类稳定点
Figure FDA0003745234610000085
Figure FDA0003745234610000086
中各取一个点，与第一类稳定点
Figure FDA0003745234610000087
共同确定一个平行四边形区域PR；然后，将平行四边形区域PR归一化为正方形区域，即为直线特征组LiLj的特征区域；在归一化过程中，将第一类稳定点
Figure FDA0003745234610000088
对应于正方形的左下角，将归一化后区域的边长固定为r；由此可消除同名特征区域之间的尺度、旋转和仿射变换这几种几何变形，在后续计算特征描述符的过程中无需再考虑尺度和旋转变化，有助于提高算法可靠性和效率；由于有n个第二类稳定点和m个第三类稳定点，因此对于直线特征组LiLj将确定m×n个特征区域；将这m×n个特征区域中的每个特征区域分别分配给LiLj，形成m×n个直线特征相同但特征区域不同的直线特征组；
c4)将直线特征组的特征区域等间隔划分为4行4列共16个子区域，并在每个子区域内计算8个方向的梯度方向直方图，将梯度方向直方图累积得到128维的特征向量，并对特征向量进行归一化消除光照变化的影响，得到直线特征组的特征描述符；
c5)遍历参考影像直线特征组集合
Figure FDA0003745234610000091
中的下一个直线特征组，按步骤c1)至步骤c4)所述方法进行处理，直至遍历完集合
Figure FDA0003745234610000092
中所有直线特征组，得到参考影像直线特征组的特征描述符集合DescSetR；
c6)按步骤c1)至步骤c5)所述方法遍历搜索影像直线特征组集合
Figure FDA0003745234610000093
中的直线特征组，得到搜索影像直线特征组的特征描述符集合DescSetS；
c7)利用最邻近距离比值算法对参考影像特征描述符集合DescSetR和搜索影像特征描述符集合DescSetS中的特征描述符进行相似性度量并获取直线特征组候选匹配集合
Figure FDA0003745234610000094
同时保存每对直线特征组候选匹配所对应的三对稳定点，得到稳定点候选匹配集合
Figure FDA0003745234610000095
c8)采用随机采样一致性方法对步骤c7)所述的稳定点候选匹配集合
Figure FDA0003745234610000096
中的匹配点进行内点和外点估计，获得内点集合和影像基础矩阵FInitial，并将内点集合作为稳定点初匹配集合
Figure FDA0003745234610000097
c9)基于步骤c8)所述的内点集合
Figure FDA0003745234610000098
获取直线特征组初匹配集合
Figure FDA0003745234610000099
对于直线特征组候选匹配集合
Figure FDA0003745234610000101
中的每对直线特征组候选匹配，只有当它所对应的三对稳定点匹配均为内点时，才认为该直线特征组候选匹配为一对正确匹配，并存入集合
Figure FDA0003745234610000102
中；
c10)基于步骤c9)所述的直线特征组初匹配结果
Figure FDA0003745234610000103
根据每对直线特征组初匹配中两条直线特征的相对左右关系确定一一对应的直线特征初匹配，得到直线特征初匹配集合
Figure FDA0003745234610000104
5.根据权利要求4所述的局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法，其特征在于，步骤c2)包括如下具体步骤：
c21)计算直线特征组LiLj的交点，将其作为直线特征组LiLj的第一类稳定点
Figure FDA0003745234610000105
c22)找到直线特征组集合中所有Li参与形成的直线特征组，计算这些直线特征组中除直线特征组LiLj以外的其他直线特征组的交点作为第二类稳定点：除直线特征组LiLj以外，直线特征Li与其他n条直线特征形成了直线特征组，则此处将得到n个第二类稳定点
Figure FDA0003745234610000106
c23)找到直线特征组集合中所有Lj参与形成的直线特征组，计算这些直线特征组中除直线特征组LiLj以外的其他直线特征组的交点作为第三类稳定点：除直线特征组LiLj以外，直线特征Lj与其他m条直线特征形成了直线特征组，则此处将得到m个第三类稳定点
Figure FDA0003745234610000107
6.根据权利要求1所述的局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法，其特征在于，步骤d4)包括如下具体步骤：
d41)对于参考影像直线特征组LgLh及其候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组，以直线特征组中两条直线特征所在直线相交构成一个坐标系统，并以两条直线特征所夹区域为第一象限，并按顺时针方向依次确定第二、三、四象限；
d42)遍历步骤c)所述的直线特征组初匹配集合
Figure FDA0003745234610000111
中的每个参考影像直线特征组，计算其在直线特征组LgLh的坐标系统中的象限编号，以象限编号作为向量元素，遍历完成后得到直线特征组LgLh的拓扑描述符向量；
d43)遍历步骤c)所述的直线特征组初匹配集合
Figure FDA0003745234610000112
中的每个搜索影像直线特征组，计算其在候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组的坐标系统中的象限编号，以象限编号作为向量元素，遍历完成后得到候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组的拓扑描述符向量；
d44)计算参考影像直线特征组LgLh的拓扑描述符向量与候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组的拓扑描述符向量之间的欧氏距离，保留候选匹配集合CanLgLh中欧氏距离最小的a个直线特征组，剔除其他直线特征组，更新候选匹配集合CanLgLh。
7.根据权利要求4所述的局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法，其特征在于，步骤d5)包括如下具体步骤：
d51)将直线特征组LgLh的交点作为第一类稳定点；
d52)遍历直线特征Lg上的每个像素点，以正在遍历的像素点沿直线的左侧5个像素的灰度均值和右侧5个像素的灰度均值之差作为正在遍历的像素点的显著度；遍历完成以后，将直线特征Lg的两个端点以及直线特征Lg上除两个端点以外的显著度最大的一个像素点作为第二类稳定点；
d53)按步骤d52)方法找到直线特征Lh上除两个端点以外的显著度最大的一个像素点，将其与直线特征Lh的两个端点一并作为第三类稳定点；
d54)分别从第二类稳定点和第三类稳定点中各取一个点，与第一类稳定点一起按步骤c3)所述方法确定一个平行四边形区域，并将平行四边形区域归一化为正方形区域，即为直线特征组LgLh的特征区域；在归一化过程中，将第一类稳定点对应于正方形区域的左下角，将归一化后区域的边长固定为r；
d55)将直线特征组LgLh的特征区域等间隔划分为4行4列共16个子区域，并在每个子区域内计算8个方向的梯度方向直方图，将梯度方向直方图累积得到128维的特征向量，并对特征向量进行归一化消除光照变化的影响，得到直线特征组LgLh的特征描述符；由于直线特征组LgLh有3个第二类稳定点和3个第三类稳定点，因此在步骤d54)中直线特征组LgLh将得到9个特征区域；分别对这9个特征区域计算特征描述符，并将得到的9个特征描述符都分配给直线特征组LgLh；
d56)按步骤d51)至步骤d55)所述方法为候选匹配集合CanLgLh中的每个直线特征组计算9个特征描述符。
8.根据权利要求1所述的局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法，其特征在于，步骤e)包括如下具体步骤：
e1)合并步骤c)所述的稳定点初匹配集合
Figure FDA0003745234610000131
和步骤d)所述的稳定点扩展匹配集合
Figure FDA0003745234610000132
在合并后的稳定点匹配集合上利用随机采样一致性算法估计影像基础矩阵，得到更新后的基础矩阵Fupdated；
e2)遍历参考影像未匹配直线特征集合
Figure FDA0003745234610000133
中的直线特征，正在遍历的直线特征为Ld，基于基础矩阵Fupdated计算直线特征两个端点在搜索影像上的核线e1和e2，按步骤d)所述的重叠约束从搜索影像未匹配直线特征集合
Figure FDA0003745234610000134
中为直线特征Ld寻找候选匹配直线特征，得到候选匹配集合CanLd；如果候选匹配集合CanLd为空集，则转入步骤e9)；否则，转入步骤e3)；
e3)按公式(2)为参考影像直线特征Ld确定特征区域：
Figure FDA0003745234610000135
式(2)中，x表示影像上的像素点，dist()为点到直线的距离函数，length()表示直线特征的长度，Ld⊥表示直线特征Ld的中垂线，s是一个控制支撑区域大小的参数；
e4)对于候选匹配集合CanLd中的任意一条直线特征
Figure FDA0003745234610000141
计算其所在直线与参考影像直线特征Ld的两个端点在搜索影像上的核线e1和e2的交点IntPi 1和IntPi 2；按公式(2)所述方法为交点IntPi 1和IntPi 2所确定的直线段计算特征区域，并以此特征区域作为直线特征
Figure FDA0003745234610000142
的特征区域
Figure FDA0003745234610000143
以此方法为候选匹配集合CanLd中的所有直线特征计算特征区域；
e5)将参考影像直线特征Ld两侧的特征区域分别沿直线等间隔划分为4个子区域，以直线特征方向为主方向，在每个子区域内统计8个方向的梯度方向直方图，在直线特征两侧分别得到一个32维的特征描述符
Figure FDA0003745234610000144
和
Figure FDA0003745234610000145
e6)按步骤e5)所述方法为候选匹配集合CanLd中的每条直线特征计算两个32维的特征描述符
Figure FDA0003745234610000146
和
Figure FDA0003745234610000147
e7)按公式(3)计算参考影像直线特征Ld与候选匹配集合CanLd中每条直线特征的相似度：
Figure FDA0003745234610000148
式中，Sim表示两条直线特征的相似度，|| ||表示计算两个向量的欧氏距离，min()表示取最小值；
e8)根据步骤e7)计算的相似度值，找到候选匹配集合CanLd中相似度最高的一条直线特征，如果其对应的相似度值大于阈值Tsim，则认为该候选直线特征是参考影像直线特征Ld的匹配直线特征；
e9)遍历参考影像未匹配直线特征集合
Figure FDA0003745234610000151
中的下一条直线特征，并按步骤e2)至步骤e8)所述方法处理，直至遍历完
Figure FDA0003745234610000152
中的所有直线特征，得到单直线特征扩展匹配集合
Figure FDA0003745234610000153
9.根据权利要求1所述的局部结构与拓扑几何约束的倾斜影像直线特征匹配方法，其特征在于，步骤f)包括如下具体步骤：
f1)合并步骤c)所述的直线特征初匹配集合
Figure FDA0003745234610000154
步骤d)所述的直线特征扩展匹配集合
Figure FDA0003745234610000155
和步骤e)所述的单直线特征扩展匹配集合
Figure FDA0003745234610000156
得到直线特征匹配集合
Figure FDA0003745234610000157
f2)创建一个新的集合
Figure FDA0003745234610000158
用于存储最终的直线特征匹配；
f3)遍历集合
Figure FDA0003745234610000159
中的直线特征匹配，正在遍历的直线特征匹配为
Figure FDA00037452346100001510
其中直线特征
Figure FDA00037452346100001511
和
Figure FDA00037452346100001512
分别是步骤a)获得的合并后的参考影像直线特征集合
Figure FDA00037452346100001513
和合并后的搜索影像直线特征集合
Figure FDA00037452346100001514
中的直线特征；根据步骤a)获得的参考影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MR和搜索影像合并后的直线特征与合并前直线特征的对应关系MS，分别从步骤a)所述的参考影像直线特征集合LineSetR和搜索影像直线特征集合LineSetS中找到直线特征
Figure FDA0003745234610000161
对应的合并前的参考影像直线特征
Figure FDA0003745234610000162
以及直线特征
Figure FDA0003745234610000163
对应的合并前的搜索影像直线特征
Figure FDA0003745234610000164
f4)基于步骤f3)所述的直线特征
Figure FDA0003745234610000165
对应的合并前的参考影像直线特征
Figure FDA0003745234610000166
以及直线特征
Figure FDA0003745234610000167
对应的合并前的搜索影像直线特征
Figure FDA0003745234610000168
按如下方法确定直线特征匹配
Figure FDA0003745234610000169
对应的合并前的直线特征匹配存入集合
Figure FDA00037452346100001610
①如果m＝1且n＝1，则直接将
Figure FDA00037452346100001611
存入集合
Figure FDA00037452346100001612
②如果m＝1且n≠1，则将
Figure FDA00037452346100001613
分别与
Figure FDA00037452346100001614
中的n条直线特征形成匹配对
Figure FDA00037452346100001615
并存入集合
Figure FDA00037452346100001616
③如果m≠1且n＝1，则将
Figure FDA00037452346100001617
中的m条直线特征分别与
Figure FDA00037452346100001618
形成匹配对
Figure FDA00037452346100001619
并存入集合
Figure FDA00037452346100001620
④如果m≠1且n≠1，则遍历
Figure FDA00037452346100001621
中的直线特征，对于每一条直线特征
Figure FDA00037452346100001622
按如下方法从
Figure FDA00037452346100001623
中确定其匹配直线特征：
首先，计算
Figure FDA00037452346100001624
的起始端点和末端端点在直线特征
Figure FDA00037452346100001625
上的投影点A和B；然后，直线特征
Figure FDA00037452346100001626
的起始端点和末端端点分别为R1和R2，直线特征
Figure FDA00037452346100001627
的起始端点和末端端点分别为S1和S2，由
Figure FDA00037452346100001628
和
Figure FDA00037452346100001629
计算点A和点B在直线特征
Figure FDA00037452346100001630
上的对应点X和Y；最后，将
Figure FDA00037452346100001631
中的每条直线特征投影到直线特征
Figure FDA00037452346100001632
上，得到投影直线段
Figure FDA00037452346100001633
寻找投影直线段
Figure FDA00037452346100001634
中与直线段XY有重叠的投影直线段，将有重叠的投影直线段对应的
Figure FDA00037452346100001635
中的直线特征与直线特征
Figure FDA0003745234610000171
组成匹配直线特征并存入集合
Figure FDA0003745234610000172
f5)按步骤f3)和步骤f4)所述方法遍历完集合
Figure FDA0003745234610000173
中的所有直线特征匹配，得到的直线特征匹配集合
Figure FDA0003745234610000174
中的结果即为倾斜影像直线特征匹配结果。
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