影像匹配是数字摄影测量与计算机视觉的关键技术之一，基于灰度和基于特征的影像匹配方法，在航摄项目实际应用中，为了获得高效、高精度和高可靠性的影像匹配效果，两种方法往往并存于一个系统中。然而，这些方法并不能完美解决倾斜航摄影像的匹配问题。

倾斜航摄影像匹配的难点

众所周知，所有中心投影影像在局部范围内可以近似为仿射变换，而在常规的航空摄影中，由于航摄飞行平台姿态比较稳定，且保持垂直摄影，此时的仿射变换可以近似为相似变换。因此，无论是基于灰度的影像匹配还是基于特征的影像匹配方法，均能获得不错的匹配效果。

 

但是是在倾斜航摄中，同样的方法进行影像匹配就出现了问题：

1）倾斜航摄影像间的仿射变换不能近似为相似变换

倾斜航摄是将多个传感器搭载于一台飞行器上进行多角度的拍摄，侧视相机与下视相机、侧视相机之间均存在较大的摄影角度差异。使用基于灰度的影像匹配方法时，若不事先对影像匹配窗口进行预改正，即使是同名像点之间的相似性测度也是一个不确定的值。另一方面，当前大部分特征点提取算子都只能保证相似不变性。

因此，当相邻影像间的变换关系为仿射变换时，就难以提取到重复的特征点，此时的影像匹配理论必失效。

 

2）倾斜航摄影像间存在严重的遮蔽现象

从倾斜航摄摄影角度来说，如果航摄项目的摄区面积大部分是城区，那么遮挡现象就会普遍存在，再加上影像中大多数航摄区域都是人工地物，这对特征提取非常不利。

另外，遮挡现象的会形成大量影像遮蔽区域，即使采用具有仿射不变性的特征提取算子，提取到的特征点也难以均匀分布。

 

2）倾斜航空摄影主要用于城市三维建模，以自然地物为主的特征点在影像中表现出稳定的重复率，而人工地物由于形状规则，其边缘在影像中表现为高频成分，这部分特征往往不稳定。就城区而言，高楼林立，再加上倾斜航摄影像自身的几何特性，更加剧了影像匹配的难度。

 

倾斜航摄影像匹配的新思路

 

采用影像纠正的匹配方法除了对输入数据有较高的要求之外，在影像匹配精度上同样会存在一些问题，显然不是倾斜航摄影像自动量测的最佳解决方案。

 

1.基于图匹配的倾斜航摄影像匹配方法

对于存在仿射变形的倾斜航摄影像的匹配问题，可以首先使用仿射不变特征提取算子（如联合使用 Hessian 和 Harris 特征）提取特征点，然后使用三阶图匹配算法去匹配这些特征点，从而解决倾斜航摄影像的匹配问题。

 

2.基于三视张量的误匹配点自动剔除方法

误匹配点剔除是影像匹配过程中一个必不可少的重要环节。

对常规航摄影像而言，初始值的获取比较容易，但对于倾斜航摄影像，在没有任何先验知识的情况下，很难获取到位于收敛域范围内的初始值。另一方面，迭代次数与粗差和初始值精度密切相关，当粗差率较高、初始值较差时，迭代时间会加长，收敛速度会很慢。因此，在倾斜航摄影像的误匹配点检测中，常常使用基于 RANSAC 粗差检测框架的粗差探测方法。

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