任超锋，彭晓东

(1. 长安大学 地质工程与测绘学院，陕西 西安 710054;2. 长安大学 西部矿产资源与地质工程教育部重点实验室，陕西 西安 710054)

在传感器技术高速发展的信息化测绘时代，利用无人机(unmanned aerial vehicle，UAV)低空遥感平台快速地获取地表数据成为研究的热点[1]。目前，除了搭载单镜头相机进行垂直航空摄影外，机载倾斜多相机系统的发展也已成为城市三维重建的主要数据源。由于无人机影像像幅较小，相机数量多，导致测区内的航片数量剧增。因此，一种通用且快速的无人机影像匹配算法，成为制约低空无人机影像数据生产的关键步骤之一。

总体上可将无人机影像匹配分为三步：第一步，选择待匹配像对，提取各影像特征点；第二步，对当前像对进行粗匹配，获取初始同名点对；第三步，对当前像对进行精匹配，剔除同名点对中的误配点。

针对第一步，brute-force search是最稳定、最可靠的待匹配像对选择方法，它采用穷举法判定数据集内所有可能存在的像对，也称为盲匹配，但该方法效率太低，不具有可操作性。文献[2-4]利用倾斜相机的检校参数及定位定向系统 (Positioning and Orientation System，POS系统) 数据，计算各个子相机的粗略外方位元素，利用平均高计算每张影像在“水平面”的脚印范围，进而确定相邻影像是否重叠。文献[5]则是利用下视影像进行空三获取精确外方位元素后，进而扩展至各个子相机，获取其相应外方位元素。上述几种方法的核心环节是采用地面平均高方式计算每张影像的脚印图，进而判定像对是否具有重叠区。……