邹亚未，刘玉红

(1. 东华理工大学 测绘工程学院，江西 抚州 344000； 2. 中国测绘科学研究院，北京 100830)

一、引 言

近年来，无人机低空平台因其具有机动灵活、响应快、使用成本低、维护操作简单等技术特点，成为低空摄影测量与遥感研究领域的热点[1]。影像连接点匹配是无人机影像摄影测量处理中的核心问题之一，由于匹配算法自身的复杂性，消耗的计算资源多、运行速度慢，在大规模无人机影像处理中该问题表现得更为突出。针对无人机影像匹配问题，文献[1—3]介绍了基于SIFT算法的无人机影像匹配方法，但是由于SIFT算子计算速度慢，单纯利用该方法不能获得较高的匹配效率。近年来出现的并行处理技术为大幅提高处理效率提供了有效的解决方案，主要为“高性能集群并行处理技术”和“大规模分布式处理技术”，典型的商业系统有Pixel Factory、INPHO’s Photogrammetric System、PCI Geomatics公司的Geo-Imaging Accelerator(GXL)等。但是这些系统所依赖的硬件平台成本昂贵、软件开发过程复杂，无法满足某些领域对处理平台小型化、移动化的要求[4-5]。

由于无人机影像具有重叠度不规则、像幅较小、像片数量多、倾角过大且倾斜方向没有规律等缺点，导致其匹配存在一定困难。在保证匹配算法可靠、稳定的前提下，为提高无人机影像匹配的效率，引入了多核处理器并行处理的思想，提出了一种基于几何约束条件的影像连接点匹配方法，多组试验表明了该方法的高效性。

二、基于几何约束的无人机影像连接点匹配方法

1. 基于SURF特征的影像初匹配

SIFT算子是计算机视觉和摄影测量领域非常著名的算子，由于其具有抗旋转、尺度不变等特性，在多个领域有着广泛应用。……