利用摄影测量网格模型进行空地特征点匹配以实现集成三维重建
计算机视觉与模式识别
2020-11-24 v2
摘要
融合航空与地面图像已被证明是增强城市环境表面重建的有效途径。然而作为第一步，航空与地面图像间的特征点匹配因视角与光照条件的巨大差异而极为困难。以往基于几何感知图像校正的研究缓解了此问题，但该策略的性能与便利性受若干缺陷限制，例如图像对需成对、描述子提取相互隔离以及遮挡问题。为解决这些问题，我们提出一种新方法：利用摄影测量网格模型进行空地图像匹配。该方法的复杂度相对于图像数量呈线性，可利用多视图像显式处理低重叠情况，并可直接嵌入现有的运动恢复结构（SfM）与多视立体（MVS）方案中。首先，航空与地面图像分别重建并通过弱地理参考数据进行初始配准。其次，将航空模型渲染至初始地面视角，获得颜色、深度与法线图像。然后，通过比较描述子将合成颜色图像与对应地面图像匹配，经局部几何信息滤波后，利用深度图像与基于块匹配传播至航空视角。基于多种数据集的实验评估证实了所提方法在空地图像匹配中的优越性能。此外，将现有 SfM 与 MVS 方案整合进这些方法可直接获得更完整且更精确的模型。
引用
@article{arxiv.2002.09085,
title = {Leveraging Photogrammetric Mesh Models for Aerial-Ground Feature Point Matching Toward Integrated 3D Reconstruction},
author = {Qing Zhu and Zhendong Wang and Han Hu and Linfu Xie and Xuming Ge and Yeting Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.09085},
year = {2020}
}
备注
Accepted for publication in ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing