张亮格，吴兆福，余 敏，李齐键

(1.合肥工业大学 土木与水利工程学院，安徽 合肥 230009;2.安徽省基础设施安全检测与监测工程实验室,安徽 合肥 230009)

倾斜摄影测量可为建筑物提供顶面和立面信息，因此常被用于三维建模。然而倾斜影像存在局部仿射变形比较大、镜头方向不一致带来的色差，建筑物遮挡导致的纹理缺失等问题，因此相较于普通影像匹配，倾斜影像匹配存在匹配点数量少，匹配效率低的问题[1]。

目前针对倾斜影像的匹配方法可大致分为三类:(1)基于仿射不变性的点特征匹配方法。对原始影像提取具有仿射不变性的特征点，生成描述子，匹配。如仿射-尺度不变特征变换(affine scale-invariant feature transform，ASIFT)[2]、Harris-Affine[3]、Hessian-Affine[4]和最大稳定极值区域(maximally stable extremal regions，MSER)[5]。其中,ASIFT具有完全仿射不变性，对图像旋转、尺度、光照变化具有更强的鲁棒性[6-7]。(2)基于影像纠正的匹配方法。将各个倾斜相机拍摄的影像纠正到以某一基准面为参考面的“虚拟水平像片”上，再用常规影像匹配方法进行匹配[8-9]。(3)基于线特征的匹配方法。根据一些几何关系，以及一些强度或对比差异等一些强度约束关系来建立线段之间潜在的对应关系，然后在局部间进行匹配，如MSLD(mean-standard deviation line descriptor)[10]算法。但对比上述两种方法，近几年线提取算法发展缓慢。文献[11]指出目前具有最佳仿射不变性的区域特征提取算子为MSER特征提取算子，MSER对于含有相似区域并有明显边界的影像效果较好。Hessian-Affine算子和Harris-Affine算子相对其他算子,可以检测出更多的特征区域,这一特性有利于有遮挡或紊乱情况的影像匹配。……