本發(fā)明涉及遙感影像處理中影像匹配相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域，具體地說是涉及一種視角不變局部區(qū)域約束的傾斜影像直線特征匹配方法。

背景技術(shù)：

傾斜攝影測量能夠同時(shí)獲取地物目標(biāo)頂面和立面的高分辨率影像，目前已經(jīng)廣泛用于城市建筑物三維模型自動(dòng)重建與紋理映射、城市規(guī)劃與監(jiān)測、應(yīng)急響應(yīng)、地籍資料驗(yàn)證與更新等領(lǐng)域中。影像匹配是傾斜攝影測量數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵科學(xué)問題之一，是影像配準(zhǔn)、拼接、三維重建、目標(biāo)檢測與跟蹤等的基礎(chǔ)和核心，在軍事和民用領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值。與傳統(tǒng)遙感影像相比，傾斜影像之間存在較大程度的視角變化，使得影像匹配的難度大、可靠性不高。因此，傾斜影像的可靠匹配是國際學(xué)術(shù)研究與工業(yè)應(yīng)用的難點(diǎn)和熱點(diǎn)前沿。

由于傾斜影像分辨率高，影像上絕大多數(shù)人工目標(biāo)，如建筑物、道路等都可以用直線特征來描述。直線特征位于目標(biāo)輪廓邊緣，包含豐富的語義信息和幾何意義，能夠較好地表達(dá)目標(biāo)結(jié)構(gòu)，反映影像以及目標(biāo)場景的高層信息。另外，在建筑物頂面、農(nóng)田等難以獲得同名點(diǎn)特征的影像弱紋理區(qū)域能夠提取大量的直線特征。因此，直線特征適合作為傾斜影像的匹配基元。同時(shí)，直線特征匹配在許多應(yīng)用中都是十分關(guān)鍵的步驟。例如，在三維重建中，盡管目前基于密集匹配生成點(diǎn)云的方法取得了長足的發(fā)展，但是當(dāng)目標(biāo)區(qū)域?yàn)槌鞘械貐^(qū)等復(fù)雜場景時(shí)，由于目標(biāo)場景的不連續(xù)性，在視差斷裂處密集匹配同名點(diǎn)的數(shù)量較少，精度不高，需要引入直線特征，利用同名直線特征之間可靠的幾何關(guān)系來實(shí)現(xiàn)高精度的三維重建；在影像定向、相機(jī)姿態(tài)估計(jì)和標(biāo)定等過程中，由于直線特征具有較高的定位精度且能夠克服遮擋和陰影等問題，通過匹配同名直線特征可以更好地實(shí)現(xiàn)目標(biāo)對(duì)應(yīng)，求解影像定向和相機(jī)姿態(tài)參數(shù)，獲取可靠的影像定向和相機(jī)標(biāo)定結(jié)果。因此，可靠的直線特征匹配方法在傾斜影像處理與分析方面具有重要的研究和應(yīng)用價(jià)值。

近年來，研究人員對(duì)傾斜影像直線特征匹配進(jìn)行研究，提出了多種直線特征匹配方法，但這些方法存在以下問題：

(1)一類方法試圖仿照點(diǎn)特征匹配方法，先利用直線特征鄰域像素灰度信息進(jìn)行特征描述，然后基于特征描述符相似性進(jìn)行匹配。但是，由于直線特征長短不一，且同名直線特征端點(diǎn)往往不對(duì)應(yīng)，難以對(duì)同名直線特征確定一致性特征區(qū)域進(jìn)行特征描述。此外，傳統(tǒng)的規(guī)則矩形或圓形特征區(qū)域?qū)A斜影像之間的大視角變化不具備不變性，進(jìn)一步加大了確定一致性同名特征區(qū)域的難度。同名直線特征區(qū)域不一致導(dǎo)致在特征區(qū)域內(nèi)計(jì)算的特征描述符相似度低，難以匹配；

(2)一類方法利用直線特征與點(diǎn)特征之間的幾何位置關(guān)系進(jìn)行直線特征匹配。這類方法需要已知大量的同名點(diǎn)特征作為先驗(yàn)條件，而對(duì)于存在大視角變化的傾斜影像，獲取同名點(diǎn)特征仍然是一個(gè)尚未解決的難點(diǎn)問題，因此此類方法難以用于傾斜影像直線特征匹配；

(3)另外一類方法通過構(gòu)造直線特征對(duì)，利用直線特征對(duì)中兩條直線交點(diǎn)以及直線之間的幾何關(guān)系協(xié)助直線特征匹配。這類方法通常需要先匹配直線特征交點(diǎn)，得到同名直線特征對(duì)，再在對(duì)應(yīng)的同名直線特征對(duì)中計(jì)算一一對(duì)應(yīng)的直線特征。但是，對(duì)于存在大視角變化的傾斜影像，直線特征交點(diǎn)之間的匹配仍然是難點(diǎn)問題，進(jìn)而限制了此類方法在傾斜影像直線特征匹配中的應(yīng)用。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)之不足，本發(fā)明提供了一種視角不變局部區(qū)域約束的傾斜影像直線特征匹配方法。

本發(fā)明一種視角不變局部區(qū)域約束的傾斜影像直線特征匹配方法，依次包括以下步驟：

步驟一：對(duì)參考影像和待匹配影像分別提取直線特征，并計(jì)算每條直線特征的特征顯著性；

步驟二：利用核線關(guān)系構(gòu)造視角不變局部區(qū)域，基于視角不變局部區(qū)域計(jì)算所述步驟一得到的每條直線特征的特征區(qū)域；

步驟三：對(duì)每條直線特征，在所述步驟二所得的特征區(qū)域內(nèi)計(jì)算相位一致性值和方向，為每條直線特征構(gòu)造相位一致性特征描述符；

步驟四：根據(jù)所述步驟一計(jì)算的每條直線特征的特征顯著性，將所有直線特征中顯著性值最大的前t％的直線特征作為顯著直線特征，其余直線特征作為非顯著直線特征；

步驟五：基于所述步驟三得到的特征描述符計(jì)算特征相似性對(duì)所述步驟四得到的顯著直線特征進(jìn)行匹配；

步驟六：將所述步驟五顯著直線特征匹配結(jié)果中未匹配成功的顯著直線特征歸入非顯著直線特征中；

步驟七：分別在參考影像和待匹配影像上以所述步驟五得到的匹配成功的顯著直線特征為聚類中心，將非顯著直線特征聚類到顯著直線特征類別中；

步驟八：基于所述步驟七的聚類結(jié)果，采用非窮舉搜索的方式，進(jìn)行非顯著直線特征匹配。

根據(jù)一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式，在所述步驟一中，按公式(1)計(jì)算每條直線特征的特征顯著性：

式(1)中，saliency表示直線特征顯著性值，l表示直線特征的長度，表示直線特征上所有像素點(diǎn)的梯度幅值的均值，a和b表示權(quán)系數(shù)，用于控制直線特征長度和梯度幅值均值對(duì)計(jì)算特征顯著性的相對(duì)重要性程度。

根據(jù)一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式，在所述步驟二中，根據(jù)如下方法計(jì)算每條直線特征的特征區(qū)域：

(a)對(duì)于參考影像上任意一條直線特征li，計(jì)算其首尾端點(diǎn)在待匹配影像上對(duì)應(yīng)的兩條核線，在待匹配影像上尋找位于兩條核線所夾范圍內(nèi)或至少與其中一條核線相交的直線特征作為該參考直線特征的候選直線特征，得到式(2)所示的li的候選同名直線特征集合：

式(2)中，表示參考直線特征li在待匹配影像上的候選同名直線特征集合，q1,…,qm,…,qn表示候選同名直線特征集合中的n條候選同名直線特征；

(b)對(duì)參考影像上直線特征li，從其兩側(cè)分別選擇n條中點(diǎn)距離最近且與其夾角大于閾值tθ的直線特征，這2n條直線特征分別與參考直線特征li構(gòu)成直線特征對(duì)，得到式(3)所示的直線特征對(duì)集合：

式(3)中，li表示參考影像上正在處理的直線特征，l1,…,lj,…,l2n表示參考直線特征li兩側(cè)選取的與其進(jìn)行特征組對(duì)的2n條直線特征，表示基于參考直線特征li構(gòu)建的直線特征對(duì)集合；

(c)對(duì)參考直線特征li對(duì)應(yīng)的待匹配影像上的候選直線特征集合中的每條直線特征q1,…,qm,…,qn，進(jìn)行步驟(b)所述的同樣操作構(gòu)造直線特征對(duì)，在待匹配影像上得到式(4)所示的li對(duì)應(yīng)的待匹配影像直線特征對(duì)集合：

式(4)中，q1,…,qm,…,qn表示參考直線特征li的候選同名直線特征集合中的n條直線特征，l'm,1,…,l'm,o,…,l'm,2n表示從li的第m條候選直線特征qm兩側(cè)選取的2n條與qm構(gòu)造直線特征對(duì)的特征；

(d)對(duì)于參考直線特征li構(gòu)建的直線特征對(duì)集合中的每個(gè)直線特征對(duì)(li,lj)，計(jì)算其直線交點(diǎn)以及交點(diǎn)在待匹配影像上的核線，計(jì)算步驟(c)所得的待匹配影像上候選直線特征對(duì)集合中每對(duì)直線特征的交點(diǎn)到該核線的垂直距離，如果距離小于閾值td，則將該直線特征對(duì)作為參考影像上直線特征對(duì)(li,lj)的候選同名直線特征對(duì)，從而對(duì)參考影像上任一直線特征li構(gòu)成的每個(gè)直線特征對(duì)(li,lj)，在待匹配影像上都得到了一個(gè)候選同名直線特征對(duì)集合

(e)對(duì)于參考直線特征li構(gòu)建的直線特征對(duì)集合中的每個(gè)直線特征對(duì)(li,lj)，利用其四個(gè)直線段端點(diǎn)在參考影像上構(gòu)造一個(gè)四邊形區(qū)域rij；同時(shí)，計(jì)算四個(gè)端點(diǎn)在待匹配影像上對(duì)應(yīng)的核線，在待匹配影像上，這四條核線與(li,lj)的候選直線特征對(duì)集合中的每個(gè)直線特征對(duì)(qm,l'm,k)相交形成一個(gè)與rij對(duì)應(yīng)的四邊形區(qū)域

(f)對(duì)于參考影像上直線特征li構(gòu)建的所有四邊形區(qū)域rij及其在待匹配影像上的候選同名直線特征構(gòu)建的所有四邊形區(qū)域按式(5)將四邊形區(qū)域擬合為橢圓形區(qū)域：

式(5)中，w1表示橢圓長軸長度，w2表示橢圓短軸長度，α表示橢圓長軸方向，v表示四邊形區(qū)域的零階中心矩，μ11,μ02,μ20表示四邊形區(qū)域的二階中心矩元素，λ1和λ2表示四邊形區(qū)域二階中心矩的特征值，其中λ1≥λ2；

(g)基于步驟(f)所得的四邊形擬合后的橢圓區(qū)域，按如下方法確定直線特征對(duì)中每條直線特征的橢圓形特征區(qū)域：以直線特征所在的四邊形邊的中點(diǎn)為橢圓特征區(qū)域的中心，橢圓特征區(qū)域的長軸長度與短軸長度之比以及長軸方向與四邊形擬合的橢圓區(qū)域的長軸與短軸長度之比以及長軸方向相同，并且橢圓特征區(qū)域的邊緣需要經(jīng)過該直線特征所在四邊形邊的兩個(gè)端點(diǎn)；

(h)將直線特征的橢圓特征區(qū)域歸一化為半徑等于的圓形區(qū)域，并按直線特征方向?qū)A形區(qū)域進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，歸一化到水平方向，作為最終的特征區(qū)域；

(i)重復(fù)步驟(a)到步驟(h)直至參考影像上所有直線特征處理完畢。

根據(jù)一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式，在所述步驟三中，根據(jù)如下方法為每條直線特征構(gòu)造相位一致性特征描述符：

(a)在特征區(qū)域內(nèi)，對(duì)每個(gè)像素按式(6)計(jì)算相位一致性值：

式(6)中，(x,y)表示像素點(diǎn)坐標(biāo)，wκ(x,y)表示頻率傳播的權(quán)系數(shù)，asκ(x,y)表示小波變換在尺度s和方向κ上像素點(diǎn)(x,y)處的振幅，t表示噪聲參數(shù)，ε表示一個(gè)避免分母為0的微小量，表示如果其內(nèi)的值為正，則輸出結(jié)果為內(nèi)部計(jì)算值本身，否則輸出結(jié)果為0，δφsκ(x,y)為相位偏差；

按式(7)計(jì)算特征區(qū)域內(nèi)每個(gè)像素的相位一致性方向：

式(7)中，β表示相位一致性方向值，κsκ(γ)表示在方向γ上的loggabor奇對(duì)稱小波變換結(jié)果；

(b)將特征區(qū)域劃分為4×4共16個(gè)等間隔子區(qū)域，統(tǒng)計(jì)每個(gè)子區(qū)域內(nèi)像素的相位一致性值和方向，構(gòu)建方向依次為[0°,45°,90°,135°,180°,225°,270°,315°]的8維相位一致性方向直方圖；

(c)將所有16個(gè)子區(qū)域的8維相位一致性方向直方圖按順序連接構(gòu)成一個(gè)完整的128維特征向量，并對(duì)該特征向量進(jìn)行歸一化處理得到特征描述符。

根據(jù)一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式，在所述步驟五中，根據(jù)如下方法進(jìn)行顯著直線特征匹配：

(a)對(duì)于參考影像上任一顯著直線特征，按式(8)計(jì)算其特征描述符與其在待匹配影像上的所有候選同名顯著直線特征的特征描述符的相似度：

式(8)中，similarity表示特征描述符的相似度，和分別表示參考影像上直線特征li與待匹配影像上直線特征qm的特征描述符，exp()表示以自然常數(shù)為底的指數(shù)函數(shù)，dist()表示計(jì)算兩個(gè)向量歐氏距離的函數(shù)；

(b)在候選同名顯著直線特征中找到與參考影像上顯著直線特征的特征描述符相似度最大的直線特征，如果其對(duì)應(yīng)的相似度大于閾值ts，則將該參考直線特征和其對(duì)應(yīng)的相似度最大的直線特征視為同名直線特征。

根據(jù)一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式，在所述步驟七中，根據(jù)以下方法將非顯著直線特征聚類到顯著直線特征類別中：

對(duì)于任一非顯著直線特征gi，計(jì)算其與所有匹配成功的顯著直線特征的中點(diǎn)的距離，如果gi上超過三分之二的點(diǎn)到某條顯著直線特征sj中點(diǎn)的距離最近，則將gi聚類到以sj為聚類中心的類別中，否則，將gi視作兩條非顯著直線特征分別聚類到最相近的兩個(gè)顯著直線特征類別中。

根據(jù)一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式，在所述步驟八中，采用如同所述步驟五中顯著直線特征匹配的方法，基于特征描述符相似度，以非窮舉搜索的方式進(jìn)行非顯著直線特征匹配。

根據(jù)一個(gè)優(yōu)選的實(shí)施方式，在所述步驟八中，按如下搜索策略進(jìn)行同名直線特征搜索：

對(duì)于參考影像上任一非顯著直線特征gi，其聚類后所屬的類別為以顯著直線特征sj為聚類中心的類別，假設(shè)在顯著直線特征匹配結(jié)果中，顯著直線特征sj在待匹配影像上對(duì)應(yīng)的同名顯著直線特征為s'j，則非顯著直線特征gi的同名特征搜索只在待匹配影像上以顯著直線特征s'j為聚類中心的類別中進(jìn)行。

與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供的技術(shù)方案具有如下有益效果：

(1)本發(fā)明通過直線特征組對(duì)及核心約束，構(gòu)建了對(duì)傾斜影像視角變化具有不變性的局部區(qū)域，并基于該視角不變局部區(qū)域計(jì)算直線特征的特征區(qū)域，使得計(jì)算的同名直線特征的特征區(qū)域在大視角變化情況下仍然具有很高的一致性，克服了現(xiàn)有其他方法因傾斜影像視角變化和直線特征長短不一難以獲得影像內(nèi)容一致的同名特征區(qū)域的瓶頸問題。同時(shí)，本發(fā)明方法在特征區(qū)域圓形歸一化過程中基于局部不變區(qū)域的長短軸確定圓形特征區(qū)域的半徑，并基于直線特征方向?qū)A形特征區(qū)域歸一化到水平方向，使得本發(fā)明方法構(gòu)造的直線特征區(qū)域同時(shí)具有視角不變性、尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性。因此對(duì)于同名直線特征，本發(fā)明能夠獲得相似度較高的特征描述符，進(jìn)而提高同名直線特征的匹配正確率；

(2)本發(fā)明采用的相位一致性值和方向相對(duì)于灰度梯度或其他常用灰度統(tǒng)計(jì)信息能夠更好地描述傾斜影像上建筑物頂面或立面等弱紋理區(qū)域，因此采用相位一致性值和方向代替現(xiàn)有其他方法中利用梯度或灰度統(tǒng)計(jì)信息構(gòu)建特征描述符，得到的特征描述符顯著性更強(qiáng)，不易混淆，進(jìn)而降低了同名直線特征匹配的錯(cuò)誤率；

(3)本發(fā)明將直線特征分為顯著直線特征和非顯著直線特征，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了分層匹配策略，該策略避免了所有直線特征的窮舉搜索，縮小了同名直線特征搜索范圍，降低了其他非同名直線特征的干擾，同時(shí)提高了匹配時(shí)間效率和匹配正確率。

附圖說明

圖1是本發(fā)明中計(jì)算單條參考影像直線特征的候選同名直線特征示意圖；

圖2是本發(fā)明中參考影像直線特征組對(duì)示意圖；

圖3是本發(fā)明中直線對(duì)交點(diǎn)及核心位置關(guān)系約束示意圖；

圖4是本發(fā)明中構(gòu)建視角不變性局部區(qū)域示意圖；

圖5是本發(fā)明中四邊形區(qū)域橢圓擬合示意圖；

圖6是本發(fā)明中直線特征橢圓特征區(qū)域確定方法示意圖；

圖7是本發(fā)明一種視角不變局部區(qū)域約束的傾斜影像直線特征匹配方法的主要流程步驟示意圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的說明。

如圖7所示，一種視角不變局部區(qū)域約束的傾斜影像直線特征匹配方法，該方法依次包括以下步驟：

步驟一：對(duì)參考影像和待匹配影像分別提取直線特征，并按公式(1)計(jì)算每條直線特征的特征顯著性：

式(1)中，saliency表示直線特征顯著性值，l表示直線特征的長度，表示直線特征上所有像素點(diǎn)的梯度幅值的均值，a和b表示權(quán)系數(shù)，用于控制直線特征長度和梯度幅值均值對(duì)計(jì)算特征顯著性的相對(duì)重要性程度。具體實(shí)施時(shí)，參數(shù)a和b可取經(jīng)驗(yàn)值，如a＝0.5，b＝0.5。

本發(fā)明對(duì)參考影像和待匹配影像分別提取直線特征，根據(jù)每條直線特征的特征顯著性，將所有直線特征分為顯著直線特征和非顯著直線特征。在后續(xù)的直線特征匹配中，分別對(duì)顯著直線特征和非顯著直線特征進(jìn)行匹配。

步驟二：利用核線關(guān)系構(gòu)造視角不變局部區(qū)域，基于視角不變局部區(qū)域計(jì)算每條直線特征的特征區(qū)域。具體的是，利用核線關(guān)系構(gòu)造視角不變局部區(qū)域，基于視角不變局部區(qū)域計(jì)算每條直線特征的視角、尺度和旋轉(zhuǎn)不變的特征區(qū)域。

其中，計(jì)算每條直線特征的特征區(qū)域的具體方法如下：

(a)對(duì)于參考影像上任意一條直線特征li，計(jì)算其首尾端點(diǎn)在待匹配影像上對(duì)應(yīng)的兩條核線，在待匹配影像上尋找位于兩條核線所夾范圍內(nèi)或至少與其中一條核線相交的直線特征作為該參考直線特征的候選直線特征，如圖1所示，得到式(2)所示的li的候選同名直線特征集合：

式(2)中，表示參考直線特征li在待匹配影像上的候選同名直線特征集合，q1,…,qm,…,qn表示候選同名直線特征集合中的n條候選同名直線特征。

(b)對(duì)參考直線特征li，如圖2所示，從其兩側(cè)分別選擇n條距離最近且與其夾角大于閾值tθ的直線特征。具體實(shí)施時(shí)，參數(shù)n和tθ可取經(jīng)驗(yàn)值，如n＝5，tθ＝20°。這2n條直線特征分別與參考直線特征li構(gòu)成直線特征對(duì)，得到式(3)所示的直線特征對(duì)集合：

式(3)中，li表示參考影像上正在處理的直線特征，l1,…,lj,…,l2n表示參考直線特征li兩側(cè)選取的與其進(jìn)行特征組對(duì)的2n條直線特征，表示基于參考直線特征li構(gòu)建的直線特征對(duì)集合。

(c)對(duì)參考直線特征li對(duì)應(yīng)的待匹配影像上的候選直線特征集合中的每條直線特征q1,…,qm,…,qn，進(jìn)行上一步中的同樣操作構(gòu)造直線特征對(duì)，在待匹配影像上得到式(4)所示的li對(duì)應(yīng)的待匹配影像直線特征對(duì)集合：

式(4)中，q1,…,qm,…,qn表示參考直線特征li的候選同名直線特征集合中的n條直線特征，l'm,1,…,l'm,o,…,l'm,2n表示從li的第m條候選直線特征qm兩側(cè)選取的2n條與qm構(gòu)造直線特征對(duì)的特征。

(d)對(duì)于參考直線特征li構(gòu)建的直線特征對(duì)集合中的每個(gè)直線特征對(duì)(li,lj)，如圖3所示，計(jì)算其直線交點(diǎn)以及交點(diǎn)在待匹配影像上的核線，計(jì)算待匹配影像上候選直線特征對(duì)集合中每對(duì)直線特征的交點(diǎn)到該核線的垂直距離，如果距離小于閾值td，則將該直線特征對(duì)作為參考影像上直線特征對(duì)(li,lj)的候選同名直線特征對(duì)。具體實(shí)施時(shí)，閾值td可取經(jīng)驗(yàn)值，如td＝5。通過此操作，對(duì)于參考影像直線特征li構(gòu)成的每個(gè)直線特征對(duì)(li,lj)，在待匹配影像上都得到了一個(gè)候選同名直線特征對(duì)集合

(e)對(duì)于參考影像上直線特征li構(gòu)建的直線特征對(duì)集合中的每個(gè)直線特征對(duì)(li,lj)，如圖4所示，利用其四個(gè)直線段端點(diǎn)在參考影像上構(gòu)造一個(gè)四邊形區(qū)域rij。同時(shí)，計(jì)算四個(gè)端點(diǎn)在待匹配影像上對(duì)應(yīng)的核線，在待匹配影像上，這四條核線與(li,lj)的候選直線特征對(duì)集合中的每個(gè)直線特征對(duì)(qm,l'm,k)相交形成一個(gè)與rij對(duì)應(yīng)的四邊形區(qū)域如果(li,lj)與(qm,l'm,k)是一對(duì)同名直線特征對(duì)，那么理論上rij與將是一對(duì)具有視角不變性的同名局部四邊形區(qū)域。

(f)對(duì)于參考影像上直線特征li構(gòu)建的所有四邊形區(qū)域rij及其在待匹配影像上的候選同名直線特征構(gòu)建的所有四邊形區(qū)域按式(5)將四邊形區(qū)域擬合為如圖5所示的橢圓形區(qū)域：

式(5)中，w1表示橢圓長軸長度，w2表示橢圓短軸長度，α表示橢圓長軸方向，v表示四邊形區(qū)域的零階中心矩，μ11,μ02,μ20表示四邊形區(qū)域的二階中心矩元素，λ1和λ2表示四邊形區(qū)域二階中心矩的特征值，其中λ1≥λ2。

(g)基于以上四邊形擬合的橢圓區(qū)域，如圖6所示，按如下方法確定直線特征對(duì)中每條直線特征的橢圓形特征區(qū)域：

以直線特征所在的四邊形邊的中點(diǎn)為橢圓特征區(qū)域的中心，橢圓特征區(qū)域的長軸長度與短軸長度之比以及長軸方向與四邊形擬合的橢圓區(qū)域的長軸與短軸長度之比以及長軸方向相同，并且橢圓特征區(qū)域的邊緣(橢圓形)需要經(jīng)過該直線特征所在四邊形邊的兩個(gè)端點(diǎn)。

(h)將直線特征的橢圓特征區(qū)域歸一化為半徑等于的圓形區(qū)域，并按直線特征方向?qū)A形區(qū)域進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，歸一化到水平方向，作為最終的特征區(qū)域。由于四邊形局部區(qū)域具有視角不變性，同時(shí)基于視角不變區(qū)域的長短軸確定圓形特征區(qū)域半徑并進(jìn)行方向歸一化處理，因此最終得到的圓形特征區(qū)域具有視角不變性、尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性。

(i)重復(fù)步驟(a)到步驟(i)直到參考影像上所有直線特征處理完畢。

步驟三：對(duì)每條直線特征，在步驟二所得的特征區(qū)域內(nèi)計(jì)算相位一致性值和方向，為每條直線特征構(gòu)造相位一致性特征描述符。即構(gòu)建基于相位一致性值和相位一致性方向的直線特征描述符。其具體方法如下：

(a)在特征區(qū)域內(nèi)，對(duì)每個(gè)像素按式(6)計(jì)算相位一致性值，按式(7)計(jì)算相位一致性方向：

式(6)中，(x,y)表示像素點(diǎn)坐標(biāo)，wκ(x,y)表示頻率傳播的權(quán)系數(shù)，asκ(x,y)表示小波變換在尺度s和方向κ上像素點(diǎn)(x,y)處的振幅，t表示噪聲參數(shù)，ε表示一個(gè)避免分母為0的微小量，表示如果其內(nèi)的值為正，則輸出結(jié)果為內(nèi)部計(jì)算值本身，否則輸出結(jié)果為0，δφsκ(x,y)為相位偏差。

式(7)中，β表示相位一致性方向值，κsκ(γ)表示在方向γ上的loggabor奇對(duì)稱小波變換結(jié)果。

(b)將特征區(qū)域劃分為4×4共16個(gè)等間隔子區(qū)域，統(tǒng)計(jì)每個(gè)子區(qū)域內(nèi)像素的相位一致性值和方向，構(gòu)建方向?yàn)閇0°,45°,90°,135°,180°,225°,270°,315°]的8維相位一致性方向直方圖。

(c)將所有16個(gè)子區(qū)域的8維相位一致性方向直方圖按順序連接構(gòu)成一個(gè)完整的128維特征向量，并對(duì)該特征向量進(jìn)行歸一化處理得到特征描述符。

步驟四：根據(jù)每條直線特征的特征顯著性，將顯著性值最大的前t％的直線特征作為顯著直線特征，其余直線特征作為非顯著直線特征。具體實(shí)施時(shí)，參數(shù)t可取經(jīng)驗(yàn)值，如t％＝20％。

步驟五：進(jìn)行顯著直線特征匹配。其具體方法如下：

(a)對(duì)于參考影像上任一顯著直線特征，按式(8)計(jì)算其特征描述符與其在待匹配影像上的所有候選同名顯著直線特征的特征描述符的相似度：

式(8)中，similarity表示特征描述符的相似度，和分別表示參考影像上直線特征li與待匹配影像上直線特征qm的特征描述符，exp()表示以自然常數(shù)為底的指數(shù)函數(shù)，dist()表示計(jì)算兩個(gè)向量歐氏距離的函數(shù)。

(b)在候選同名顯著直線特征中找到與參考影像上顯著直線特征的特征描述符相似度最大的直線特征，如果其對(duì)應(yīng)的相似度大于閾值ts，則將該參考直線特征和其對(duì)應(yīng)的相似度最大的直線特征視為同名直線特征。具體實(shí)施時(shí)，參數(shù)ts可取經(jīng)驗(yàn)值，如ts＝0.9。

步驟六：將顯著直線特征中未匹配成功的直線特征歸入非顯著直線特征中。

步驟七：(非顯著直線特征聚類)分別在參考影像和待匹配影像上以匹配成功的顯著直線特征為聚類中心，將非顯著直線特征聚類到顯著直線特征類別中。

聚類規(guī)則如下：對(duì)于任一非顯著直線特征gi，計(jì)算其與所有匹配成功的顯著直線特征中點(diǎn)的距離，如果gi上超過三分之二的點(diǎn)到某條顯著直線特征sj中點(diǎn)的距離最近，則將gi聚類到以sj為聚類中心的類別中，否則，將gi視作兩條非顯著直線特征分別聚類到最相近的兩個(gè)顯著直線特征類別中。

步驟八：(非顯著直線特征匹配)采用如同顯著直線特征匹配的方法，基于特征描述符相似度進(jìn)行非顯著直線特征匹配，但是非顯著直線特征匹配的搜索策略不是窮舉搜索，而是按如下搜索策略進(jìn)行同名直線特征搜索：

對(duì)于參考影像上任一非顯著直線特征gi，其聚類后所屬的類別為以顯著直線特征sj為聚類中心的類別，假設(shè)在顯著直線特征匹配結(jié)果中，顯著直線特征sj在待匹配影像上對(duì)應(yīng)的同名顯著直線特征為s'j，則非顯著直線特征gi的同名特征搜索只在待匹配影像上以顯著直線特征s'j為聚類中心的類別中進(jìn)行。

該非顯著直線特征搜索策略相對(duì)于傳統(tǒng)的窮舉搜索策略，不但能減小同名特征搜索范圍，提高搜索速度，同時(shí)能夠排除其他特征的干擾，提高匹配正確率。

本發(fā)明通過直線特征組對(duì)及核心約束，構(gòu)建了對(duì)傾斜影像視角變化具有不變性的局部區(qū)域，并基于該視角不變局部區(qū)域計(jì)算直線特征的特征區(qū)域，使得計(jì)算的同名直線特征的特征區(qū)域在大視角變化情況下仍然具有很高的一致性，克服了現(xiàn)有其他方法因傾斜影像視角變化和直線特征長短不一難以獲得影像內(nèi)容一致的同名特征區(qū)域的瓶頸問題。同時(shí)，本發(fā)明方法在特征區(qū)域圓形歸一化過程中基于局部不變區(qū)域的長短軸確定圓形特征區(qū)域的半徑，并基于直線特征方向?qū)A形特征區(qū)域歸一化到水平方向，使得本發(fā)明方法構(gòu)造的直線特征區(qū)域同時(shí)具有視角不變性、尺度不變性和旋轉(zhuǎn)不變性。因此對(duì)于同名直線特征，本發(fā)明能夠獲得相似度較高的特征描述符，進(jìn)而提高同名直線特征的匹配正確率；

另外，本發(fā)明采用的相位一致性值和方向相對(duì)于灰度梯度或其他常用灰度統(tǒng)計(jì)信息能夠更好地描述傾斜影像上建筑物頂面或立面等弱紋理區(qū)域，因此采用相位一致性值和方向代替現(xiàn)有其他方法中利用梯度或灰度統(tǒng)計(jì)信息構(gòu)建特征描述符，得到的特征描述符顯著性更強(qiáng)，不易混淆，進(jìn)而降低了同名直線特征匹配的錯(cuò)誤率；

此外，本發(fā)明將直線特征分為顯著直線特征和非顯著直線特征，并在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了分層匹配策略，該策略避免了所有直線特征的窮舉搜索，縮小了同名直線特征搜索范圍，降低了其他非同名直線特征的干擾，同時(shí)提高了匹配時(shí)間效率和匹配正確率。

需要注意的是，本說明書中公開的所有特征，或公開的所有方法或過程中的步驟，除了互相排斥的特征和/或步驟以外，均可以以任何方式組合。

另外，上述具體實(shí)施例是示例性的，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在本發(fā)明公開內(nèi)容的啟發(fā)下想出各種解決方案，而這些解決方案也都屬于本發(fā)明的公開范圍并落入本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。本領(lǐng)域技術(shù)人員應(yīng)該明白，本發(fā)明說明書及其附圖均為說明性而并非構(gòu)成對(duì)權(quán)利要求的限制。本發(fā)明的保護(hù)范圍由權(quán)利要求及其等同物限定。