迭代三角网约束的近景影像密集匹配

来源：信号处理杂志 2018年第3期北京时间：

作者：王竞雪, 张晶, 张雪

摘要：针对传统稀疏匹配难以满足高精度三维建模需要，本文提出一种迭代三角网约束的近景影像密集匹配算法。与传统静态基于区域增长的“片-片”的匹配传播方式不同，本文采用动态三角形更新的匹配传播方式。该算法利用SIFT匹配获得的稀疏可靠同名点，在左、右影像上构建Delaunay三角网，将左影像上面积大于一定阈值的三角形的重心作为匹配基元，结合同名三角形区域约束、核线约束、灰度相关约束等对其进行匹配。在依次遍历左影像上每个三角形之后，将匹配产生的新的同名点结合初始同名点整体构建Delaunay三角网。迭代进行上述匹配，直到新一轮匹配过程中没有新的同名点产生，迭代停止。选取三组典型的近景影像对进行匹配实验，验证了本文算法的可靠性，且对不同类型的近景影像都具有较好的适应性。

关键词：密集匹配, Delaunay三角网, 三角网约束, 近景影像, 核线约束