曹兵

摘要：近年來(lái)，普通數(shù)碼相機(jī)由于價(jià)格低，分辨率高，數(shù)據(jù)采集方便，操作簡(jiǎn)單等優(yōu)勢(shì)，被廣泛地應(yīng)用到數(shù)字近景攝影測(cè)量領(lǐng)域。由于近景攝影測(cè)量變形較大，傳統(tǒng)的匹配技術(shù)無(wú)法滿足要求，本課題針對(duì)普通數(shù)碼影像的特點(diǎn)進(jìn)行分析，研究適合普通數(shù)碼影像匹配的方法。

1.引言

目前普通數(shù)碼相機(jī)廣泛用于近景攝影測(cè)量領(lǐng)域中，普通數(shù)碼相機(jī)是非測(cè)量相機(jī)，所獲取的相片屬于近景象片，但相片沒(méi)有已知的內(nèi)方位元素且影像變形比較大，普通數(shù)碼立體像對(duì)攝影比例尺大，影像灰度畸變，幾何變形大，且立體像對(duì)不存在嚴(yán)格同名核線。普通數(shù)碼影像與航空影像相比，存在更為復(fù)雜的影像變形和影像遮擋等問(wèn)題。

本文就普通數(shù)碼相機(jī)影像數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和匹配原理，做進(jìn)一步深入的研究，提出一種匹配概率高、誤差小、速度快、適應(yīng)性好、精度高的普通數(shù)碼影像的匹配方法，并做深入論述，提出一些速度快、精度高的匹配方法。

2.普通數(shù)碼影像的匹配特點(diǎn)及優(yōu)勢(shì)

2.1普通數(shù)碼影像的匹配特點(diǎn)

普通數(shù)碼相機(jī)作為獲取攝影測(cè)量數(shù)據(jù)的重要設(shè)備，與傳統(tǒng)的量測(cè)相機(jī)相比，它具有以下明顯優(yōu)勢(shì)：

（1）像元幾何位置固定。軟片壓平誤差是量測(cè)相機(jī)的主要系統(tǒng)誤差之一。如果量測(cè)時(shí)采用沖洗，放大的復(fù)制片，相片變形誤差的影響將會(huì)更加顯著。而數(shù)碼相機(jī)不需要底片，且像元幾何位置固定，因此不存在需要標(biāo)準(zhǔn)格網(wǎng)來(lái)改變底片變形的問(wèn)題。

（2）影像獲取快速。數(shù)碼相機(jī)采用存儲(chǔ)卡存儲(chǔ)影像，還可以直接與計(jì)算機(jī)連接，因而效率高，信息處理周期短，適于工程監(jiān)測(cè)。

（3）現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用方便。普通數(shù)碼相機(jī)全固體化，體積小、重量輕、適應(yīng)性強(qiáng)，在環(huán)境復(fù)雜地區(qū)進(jìn)行外業(yè)拍攝具有很強(qiáng)的機(jī)動(dòng)靈活性。

2.2普通數(shù)碼影像匹配理論基礎(chǔ)

2.2.1普通數(shù)碼影像

數(shù)碼相片，是二維圖像用有限數(shù)字?jǐn)?shù)值像素的表示。以像素為基本元素的、可以用數(shù)字計(jì)算機(jī)或數(shù)字電路存儲(chǔ)和處理的圖像。像素，是數(shù)字圖像的基本元素，每個(gè)像素具有整數(shù)行（高）和列（寬）位置坐標(biāo)，同時(shí)每個(gè)像素都具有整數(shù)灰度值或顏色值。通常，像素在計(jì)算機(jī)中保存為二維整數(shù)數(shù)組的光柵圖像，這些值經(jīng)常用壓縮格式進(jìn)行傳輸和儲(chǔ)存。

2.2.2普通數(shù)碼影像匹配基礎(chǔ)

影像匹配就是自動(dòng)確定同名點(diǎn)，自動(dòng)化攝影測(cè)量的過(guò)程，便于理解我們先用識(shí)別數(shù)字的過(guò)程闡述影像匹配原理。

一組數(shù)字：1，3，6，2，用計(jì)算機(jī)怎樣識(shí)別他們呢？我們知道一共就只有10個(gè)數(shù)字，需要識(shí)別的數(shù)字一定就是他們中的一個(gè)，所以，我們首先建立10個(gè)數(shù)字的模板，然后將需要識(shí)別的數(shù)字每一個(gè)逐一套合，套合最佳就是識(shí)別的結(jié)果。套合就是指匹配的意識(shí)，判斷匹配的準(zhǔn)則很多，其中最簡(jiǎn)單的算法是：統(tǒng)計(jì)匹配的影像中所有像素的灰度差的絕對(duì)值的總和最小即∑{g模板-g數(shù)字}=min就是最佳套合。

影像匹配原理與上述數(shù)字識(shí)別的過(guò)程基本相同。用例說(shuō)明，作影像有一個(gè)明顯點(diǎn)a1，要用什么方法在右影像上確定它的同名點(diǎn)a2呢？其步驟如下：

①在左影像上以目標(biāo)點(diǎn)a1為中心取一塊影像的灰度建立一個(gè)目標(biāo)區(qū)；

②預(yù)測(cè)a1在有影響上的同名點(diǎn)a2可能在的位置及范圍；

③去預(yù)測(cè)范圍大小的灰度陣列，組成一個(gè)搜索區(qū)，搜索范圍一定大于目標(biāo)區(qū)；

④將目標(biāo)區(qū)疊合在搜索區(qū)的初始位置上，計(jì)算其灰度差的絕對(duì)值總和：SDG=∑{g目標(biāo)-g搜索}

⑤依次在x方向，y方向移動(dòng)目標(biāo)區(qū)，每移動(dòng)一次就計(jì)算一次；

⑥比較所有的SDG，當(dāng)SDG=min，該位置就是a1在右影像上確定其同名點(diǎn)a2；由于上述搜索過(guò)程是在x，y兩個(gè)方向上進(jìn)行，因此它稱為二維匹配。

再取的立體像對(duì)的相對(duì)位置后，就可以將二維匹配轉(zhuǎn)化為一維匹配，核點(diǎn)是兩個(gè)影像攝影中心連線與影像的交點(diǎn)。核面是通過(guò)基線所做的平面，核線是核面與影像的交線。同名核面是同一核面與左右影像的交線，確定同名核線后手搜索同名點(diǎn)的問(wèn)題就由原來(lái)的二維搜索變成一維搜索，這時(shí)搜索區(qū)的寬度與目標(biāo)區(qū)的寬度相等，同名點(diǎn)的搜索只需在一個(gè)方向上進(jìn)行，可極大地節(jié)省計(jì)算時(shí)間。

常用的影像匹配方法可分為兩種：①基于影像灰度匹配的影像匹配算法；②基于影像特征的匹配算法。

基于影像灰度的影像匹配算法以左右相片含有相應(yīng)影像的目標(biāo)區(qū)和搜索區(qū)中的象元的灰度作為影像匹配的基礎(chǔ)，利用一些匹配算法，影像匹配可以用二維窗口，也可以用一維窗口的象元灰度參與計(jì)算，一維匹配進(jìn)行時(shí)，搜索只在一維方向上進(jìn)行，具有計(jì)算量小，精度好的特點(diǎn)。

3.普通數(shù)碼影像匹配方法：隨點(diǎn)生成核線匹配方法的理論研究

3.1核線模型的確定

基于優(yōu)選構(gòu)象畸變改正模型及選擇像控點(diǎn)的透視變換未知參數(shù)序貫算法，以對(duì)普通數(shù)碼相機(jī)進(jìn)行量測(cè)化，即可得到相機(jī)的畸變參數(shù)和內(nèi)方位元素。再根據(jù)攝影測(cè)量原理，左影像一條核線上兩點(diǎn)的共面條件方程。

3.2隨點(diǎn)生成核線匹配方法的原理

根據(jù)以上結(jié)論，本文提出了隨點(diǎn)生成核線匹配方法，即利用匹配點(diǎn)在右相片的搜索區(qū)x方向的兩個(gè)極值點(diǎn)計(jì)算右片上的同名核線。因?yàn)樵谄ヅ溥^(guò)程中，計(jì)算每一個(gè)匹配點(diǎn)之前都要生成一條核線，因此稱為隨點(diǎn)生成核線。

意圖如圖1所示，圖中11、1'1，12、1'2…In、I'n為立體像對(duì)中的同名核線，p1、p'1，p2、p'2…pn、p'n為同名像點(diǎn)，d為確定右片同名核線的兩點(diǎn)x方向的距離。若同名像點(diǎn)偏離同名核線的距離小于一個(gè)像元，那么就可以進(jìn)行一維匹配。

4.普通數(shù)碼影像匹配方案的實(shí)施

4.1控制點(diǎn)布置

對(duì)于非測(cè)普通數(shù)碼相機(jī)，相機(jī)不帶框標(biāo)，相片的內(nèi)方位元素未知，相片的內(nèi)方位元素?zé)o法進(jìn)行，通常是采用相對(duì)定向的直接解算方法，為了進(jìn)行相對(duì)定向的直接解算，至少需要10對(duì)同名點(diǎn)的相片坐標(biāo)。在拍攝前至少在拍攝目標(biāo)上布設(shè)至少20個(gè)左右的控制點(diǎn)，用經(jīng)緯儀，水準(zhǔn)儀，全站儀量測(cè)出控制點(diǎn)三維坐標(biāo)，控制點(diǎn)應(yīng)采用一些特殊標(biāo)志，控制點(diǎn)的布置應(yīng)盡量覆蓋整個(gè)目標(biāo)區(qū)，為后面的自動(dòng)識(shí)別及相對(duì)定向直接解算方程做準(zhǔn)備?？刂泣c(diǎn)的匹配采用人工識(shí)別和自動(dòng)識(shí)別相結(jié)合的方案，先在計(jì)算機(jī)上用人工識(shí)別的方法點(diǎn)出控制點(diǎn)的初六位置，讓后采用影像匹配方法搜索最佳位置，采用前面所述隨點(diǎn)生成核線的影像匹配方案。

4.2內(nèi)，外方位元素的解算

當(dāng)匹配出控制點(diǎn)的位置后，就可利用直接線性變換方法解算相對(duì)的內(nèi)方位元素和外方位元素，進(jìn)而解算出相對(duì)定向的方為元素BX，BY，BZ，和右相片的三個(gè)角元素的旋轉(zhuǎn)矩陣的9個(gè)元素，在相對(duì)定向方位元素解算出來(lái)的基礎(chǔ)上，使用空間后方交會(huì)直接解算左右攝站點(diǎn)的物方坐標(biāo)。在上述解算中都是采用平差方法解算的。

4.3核線影像的匹配

在影像整體匹配時(shí)，為提高匹配效率和匹配速度，對(duì)左右影像采用LV算子提取特征點(diǎn)。根據(jù)控制點(diǎn)的匹配結(jié)果，預(yù)測(cè)出備選點(diǎn)在左右影像的區(qū)域，匹配出一定數(shù)量的同名點(diǎn)，在已匹配的同名點(diǎn)的基礎(chǔ)上，沿核線重采樣形成核線影像，開始核線匹配。①開始幾條核線采用多種算法，選擇其中結(jié)果最好的一條核線，其中核線上的同名點(diǎn)應(yīng)是提取特征點(diǎn)。其他核線的相關(guān)以相關(guān)結(jié)果最好的一條核線作為預(yù)測(cè)基礎(chǔ)。②以后各條核線上的相關(guān)利用已知相關(guān)核線上的視差預(yù)測(cè)待相關(guān)點(diǎn)位，待相關(guān)點(diǎn)位既是同名核線上的點(diǎn)也是特征點(diǎn)位，并對(duì)搜索區(qū)進(jìn)行比例尺改正和重取樣，預(yù)測(cè)點(diǎn)位在3個(gè)象元大小，在搜索區(qū)內(nèi)預(yù)測(cè)點(diǎn)和左右個(gè)三個(gè)像元位置上計(jì)算七個(gè)相關(guān)系數(shù)和差的絕對(duì)值之和。③每條核線同名點(diǎn)的搜索只在核線方向上進(jìn)行，也就是匹配窗口是一維的，在一維相關(guān)搜索的情況下，在左核線上選一個(gè)5個(gè)象元的目標(biāo)區(qū)，在右片上選一個(gè)包含目標(biāo)區(qū)數(shù)字影像的搜索區(qū)，搜索時(shí)在右核線上選一個(gè)大小與目標(biāo)區(qū)相同的相關(guān)窗口，該窗口在搜索區(qū)內(nèi)僅沿核線移動(dòng)，每移動(dòng)一次計(jì)算一次，以多重判斷方法確定相關(guān)窗口中心為目標(biāo)點(diǎn)。在出匹配中，使用搜索區(qū)位置預(yù)測(cè)的方法確定搜索區(qū)位置，當(dāng)目標(biāo)點(diǎn)確定以后，必須預(yù)測(cè)搜索區(qū)的位置。

5.小結(jié)

本章就普通數(shù)碼影像的匹配介紹了普通數(shù)碼影像用與近景攝影測(cè)量的優(yōu)勢(shì)和存在的不足，并針對(duì)普通數(shù)碼相機(jī)影像的特點(diǎn)和數(shù)字圖像的匹配原理提出了一種隨點(diǎn)生成核線的影像匹配方法，著重介紹了這種方法的原理并結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)說(shuō)明了這種方法的可靠性和精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：這種方法和算法獲得了較好的匹配效果，計(jì)算速度快，匹配概率高，匹配誤差小，穩(wěn)定性好。