數字攝影測量與影像匹配

　　1．前言
　　影像匹配是數字攝影測量的典型問(wèn)題之一。在航空攝影測量領(lǐng)域，影像匹配是自動(dòng)獲取數字地面模型(DTM)的關(guān)鍵技術(shù)，是以影像匹配代替傳統的人工觀(guān)測，來(lái)達到自動(dòng)確定同名點(diǎn)的目的。一般來(lái)說(shuō)，由于影像在不同時(shí)間、不同傳感器、不同視角獲得的成像條件不同，因此即使是對同一物體，在影像中所表現出來(lái)的幾何特性、光學(xué)特性、空間位置都會(huì )有很大的不同，如果考慮到噪聲、干擾等影響會(huì )使影像發(fā)生很大差異，影像匹配就是通過(guò)這些不同之處找到它們的相同點(diǎn)。在計算機視覺(jué)中，通常稱(chēng)為影像配準，而且很多領(lǐng)域中影像匹配都是必不可少的關(guān)鍵環(huán)節。目前影像匹配己成為現代信息處理，特別是圖像信息處理領(lǐng)域中的一項非常重要的技術(shù)，已有很多學(xué)者進(jìn)行這方面的研究而且已經(jīng)取得了很好的成就。影像匹配研究涉及到了影像采集、影像預處理、影像分割、特征提取等，并且與計算機視覺(jué)、多維信號處理和數值計算方法等緊密結合。它也是其它一些影像分析技術(shù)，如立體視覺(jué)、運動(dòng)分析、數據融合等的基礎。目前，它的應用范圍相當廣泛，在計算機視覺(jué)、虛擬現實(shí)場(chǎng)景、航空航天遙感與數字攝影測量、醫學(xué)影像分析、光學(xué)和雷達跟蹤、景物制導、地形匹配、指紋與肖像檢測等領(lǐng)域都有著(zhù)重要的應用價(jià)值。在數字攝影測量的研究中，幾何變換和對應關(guān)系是兩大關(guān)鍵問(wèn)題。幾何變換問(wèn)題經(jīng)過(guò)數學(xué)和圖形圖像學(xué)的研究已經(jīng)得到了解決，而對應問(wèn)題(特別是同名點(diǎn)的對應問(wèn)題)正是影像匹配的研究目的。影像匹配的良好實(shí)現，可以大大促進(jìn)數字攝影測量自動(dòng)化量測的發(fā)展，并為立體測圖、建立立體模型、自動(dòng)生成DEM、正射影像、等高線(xiàn)，構建三維立體和虛擬現實(shí)場(chǎng)景提供技術(shù)支撐。
　　2．影像匹配國內外研究現狀與內容
　　影像匹配技術(shù)一直是數字攝影測量、計算機視覺(jué)等領(lǐng)域的關(guān)鍵技術(shù)難題，但它廣闊的應用前景吸引了眾多領(lǐng)域的科研人員孜孜不倦地對它進(jìn)行攻關(guān)，成為經(jīng)久不衰的研究熱點(diǎn)。最初的影像匹配是利用相關(guān)技術(shù)實(shí)現的，因此又稱(chēng)為影像相關(guān)。從上個(gè)世紀五十年代至今，國內外學(xué)者提出了許多相應的理論，涌現了大量的匹配算法，如相關(guān)函數法、相關(guān)系數方法、整體法等。Bellman于上個(gè)世紀50年代提出的動(dòng)態(tài)規劃法影像匹配，德國 Ackerlnann 教授提出的最小二乘匹配方法，Rosenhlm提出的多點(diǎn)最小二乘影像匹配，已及Ton Jez-ehing、JainA K提出的確定兩影像區域間對應關(guān)系的點(diǎn)匹配方法,Daniel P Huttenlocher等人提出的Hausdorff距離匹配方法等等；1978年，我國攝影測量學(xué)的先驅王之卓院士率先提出了“全數字攝影測量”的概念, 利用影像匹配來(lái)代替傳統的人眼立體觀(guān)測；張祖勛院士提出了基于跨接法的影像匹配 ；呂言提出了特征提取的呂言算子和基于特征的影像匹配方法；張力、沈未名等也提出了基于空間約束的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )影像匹配算法。盡管發(fā)展出了多種多樣的匹配方法，但這些影像匹配算法按其匹配基元分類(lèi)，主要可以分為基于像元灰度的影像匹配算法、基于特征的影像匹配算法以及基于影像的理解和解釋的匹配算法。
　　3.影像匹配的基本概念
　　匹配是圖像處理的一個(gè)基礎問(wèn)題。簡(jiǎn)單的說(shuō)，匹配技術(shù)就是找到兩幅不同影像之間的空間位置關(guān)系實(shí)現同一目標的兩幅(或兩幅以上)影像在空間位置上的對準。 Barbara zitova和 Jan Flusser在其著(zhù)作中對影像匹配進(jìn)行了定義，稱(chēng)其是針對來(lái)自于同一場(chǎng)景、不同時(shí)間、不同視角、不同傳感器的兩幅或多幅圖像進(jìn)行重疊 (Overlapping)的過(guò)程，這個(gè)重疊就是幾何對齊 (Geometrically Align)的過(guò)程?？梢詮闹锌闯鰞牲c(diǎn)，其一，影像匹配所研究的影像具有成像機理、自然條件、成像時(shí)間等的不同，這些都造成參與匹配的影像對具有很大的差異;其二，影像重疊的目的為了對兩幅影像在空間上進(jìn)行對準，以確定兩幅影像之間的平移以及旋轉關(guān)系。也可以說(shuō)影像匹配時(shí)利用兩個(gè)信號的相似性評價(jià)函數，評價(jià)它們的相似性以確定同名點(diǎn)。即首先取出以待定點(diǎn)為中心的小區域中的影像信號，然后取出其在另一影像中相應區域的影像信號，計算兩者的相似性評價(jià)函數，以相似性評價(jià)函數值的大小來(lái)確定相應區域中心點(diǎn)位同名點(diǎn)，即以影像信號分布最相似的區域為同名區域，同名區域的中心點(diǎn)為同名點(diǎn)。
　　4.影像匹配的困難與解決問(wèn)題思路
　　影像匹配的方法有很多，但都有不同程度的局限性。對于一些共性的問(wèn)題，如匹配模糊度問(wèn)題，匹配組合問(wèn)題等，目前仍是影像匹配中的難點(diǎn)問(wèn)題。在實(shí)際應用中主要表現在以下幾種情況的影像匹配中存在的問(wèn)題：
　　1.信息貧乏區域（非重疊覆蓋范圍）和紋理重復區域（遮蔽區域）的匹配
　　2.陰影區域的匹配
　　3.陡坡表面和斷裂線(xiàn)地區的匹配
　　4.影像之間存在大的旋轉角度的匹配
　　5.非漫反射地區的匹配
　　6.對運動(dòng)的目標和陰影的匹配
　　7.存在較大比例尺差異的影像間的匹配
　　8.不同傳感器影像之間的匹配
　　針對這些問(wèn)題，一般的對于紋理貧乏和周期性紋理重復區域，自適應的調整窗口大??；對于遮蔽和斷裂線(xiàn)區域采用雙向匹配的方法；對于陡坡區域采用跨接法影像匹配；對于存在較大旋轉角度的影像匹配則采用SIFT算子進(jìn)行處理。
　　5.小結
　　發(fā)展至今，影響匹配技術(shù)已經(jīng)取得了很大的成就，多種多樣的影像匹配算法基本能夠滿(mǎn)足實(shí)際應用的需求。但影像匹配中仍存在著(zhù)諸多問(wèn)題和挑戰，這也是數字攝影測量面臨的典型問(wèn)題之一，也是我們今后科研的主攻方向和著(zhù)力點(diǎn)。另外，目前的影像匹配算法大多是針對特定情況的應用，適應性方面不是太強。因此，尋找一種普適性的影像匹配算法或適應性較強的影響匹配處理系統從而實(shí)現數字攝影測量發(fā)展的一次飛躍是我們不得不思考的問(wèn)題。

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