数字近景摄影测量中基于灰度投影的立体影像匹配算法

"基于灰度投影的数字近景摄影立体影像匹配" 在数字近景摄影测量领域，影像匹配是一项至关重要的任务，它对于建筑物三维建模的精确性和效率有着直接影响。本文"基于灰度投影的数字近景摄影立体影像匹配"探讨了一种新的影像匹配算法，该算法特别适用于处理建筑物的三维重建需求。 传统的影像匹配方法通常依赖于特征点检测和匹配，而此文中提出的算法则创新性地运用了灰度投影的概念。灰度投影是将图像在行和列方向上的像素强度信息压缩到一个一维向量中，以此来表征图像的主要特征。在此基础上，算法进一步扩展了灰度投影的方向，不仅包括行和列，还涵盖了主对角线和副对角线方向，形成四个方向的一维灰度投影。这样做的目的是为了增加匹配的鲁棒性和准确性，尤其是在面对复杂纹理或光照变化时。 匹配过程中，算法计算左右影像四个方向上灰度投影向量之间的相似性测度的加权平均值，作为最终的匹配度量。这种方法有助于识别和消除噪声，同时增强了不同方向特征的综合考虑。为了提高匹配效率和精度，作者采用了相对定向线性变换（RLT）算法来确定同名核线，这是匹配过程中的关键步骤，确保了匹配点对的对应关系正确。 此外，为了优化搜索范围并减少匹配的搜索空间，文章还引入了改进的动态定界法。这一方法能够根据已匹配点的信息动态调整后续点的匹配搜索范围，从而有效地避免了无效搜索，提高了匹配速度，并确保了匹配的准确性。 通过实验证明，基于灰度投影的影像匹配算法在处理建筑物数字近景摄影影像时，展现出较高的匹配速度和匹配准确率。这为实际应用提供了有力的技术支持，特别是在建筑信息模型（BIM）和城市三维重建等领域。 关键词涉及的领域包括光学测量、遥感、近景摄影测量、影像匹配、灰度投影和相对定向线性变换算法。这些关键词表明了该研究结合了多种技术手段，旨在解决影像匹配中的核心问题，提高了数字近景摄影测量在建筑物三维建模中的实用性和可靠性。 这项工作为数字近景摄影测量的影像匹配提供了新的视角和解决方案，对于提升建筑物三维建模的自动化程度和精度具有重要意义。通过深入理解和应用这种算法，可以促进相关领域的技术进步和应用拓展。