文献类型：专利

专利类型：发明专利

是否失效：否

是否授权：否

申 请 号：CN201310439902.0

申 请 日：20130924

发 明 人：郭丙轩 杨楠

申 请 人：测绘遥感信息工程国家重点实验室深圳研发中心

申请人地址：518057 广东省深圳市南山区科苑南路武汉大学深圳产学研大楼A座,B座702、703、704

公 开 日：20160127

公 开 号：CN103473782B

代 理 人：严彦

代理机构：武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)

语　　种：中文

摘　　要：本发明是一种基于物方垂直双面元的最小二乘匹配方法，主要用于城市地区遥感影像中建筑棱角线上特征点的匹配包括：首先，在密集匹配的点云中，建立每个点的初始法向量，包括两条垂直的初始法向量；然后基于各三维点的初始法向量，建立误差方程，进行双面元参数的迭代优化，搜索最佳匹配点位。本发明相比原有的单面元算法，能够匹配出建筑物棱角线上的特征点，大幅提高了遥感影像中建筑物的模型精度。

主 权 项：1.一种基于物方垂直双面元的最小二乘匹配方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1，在密集匹配的三维点云数据中，建立每个三维点的初始法向量，包括以每个三维点为初始法向量的起点，以(α,β)、(π/2-α,π/2-β)为初始方向角，建立两条垂直的初始法向量，a₁＝cosαcosβb₁＝sinαcosβc₁＝sinβ(1)a₂＝cos(π/2-α)cos(π/2-β)＝sinαsinβb₂＝sin(π/2-α)cos(π/2-β)＝cosαsinβc₂＝sin(π/2-β)＝cosβ其中，(a₁,b₁,c₁)、(a₂,b₂,c₂)表示两条垂直的初始法向量的坐标；步骤2，基于各三维点的初始法向量，建立误差方程，进行双面元参数的迭代优化，搜索最佳匹配点位，实现包括以下步骤，步骤2.1，将三维点(X_c,Y_c,Z_c)投影到参考影像上，得到参考影像上相应像点坐标(x_0c,y_0c)；步骤2.2，以(x_0c,y_0c)为中心，一个像素为采样间隔，从参考影像上取出一个μ×μ个像素大小的影像窗口，计算窗口内每个像素的像点坐标(x₀,y₀)，其中μ为预设值；步骤2.3，为三维点在物方建立一对互相垂直的面元P1、P2，面元中心为三维点的物方坐标值(X_c,Y_c,Z_c)，P1、P2的法向量为(a₁,b₁,c₁)、(a₂,b₂,c₂)；建立时采用计算垂直面元的方程如下，P1：a₁(X-X_c)+b₁(Y-Y_c)+c₁(Z-Z_c)＝0P2：a₂(X-X_c)+b₂(Y-Y_c)+c₂(Z-Z_c)＝0其中，(X,Y,Z)表示面元P1、P2上的点；步骤2.4，分别计算步骤2.2所取影像窗口中的μ×μ个点投影到P1、P2上每个投影点的物方坐标(X₁,Y₁,Z₁)、(X₂,Y

关 键 词：法向量 遥感影像  特征点  匹配  垂直  最小二乘匹配 建筑物棱角  迭代优化 密集匹配  模型精度  误差方程  最佳匹配  棱角线  三维点  点位  点云  物方  线上  一种  算法  搜索  建筑物 建立  进行  

IPC专利分类号：G06T7/00(20060101)