影像匹配是摄影测量技术从二维航空/航天影像自动获取三维空间信息的关键。传统的航空影像匹配受限制于传感器的立体成像能力,以“单立体”影像匹配为主,容易出现“病态解”。随着新型数字传感器的日益广泛使用,获得覆盖同一地区大重叠度的数字影像变得越来越容易,从而催生了多视影像匹配技术的发展并成为该领域研究的热点。多视影像匹配具有三大显著优势:一是综合利用多视影像信息可以提高匹配的可靠性;二是可以有效解决多视影像匹配中的相对遮挡问题;三是可以根据需要对多视影像进行选择性匹配。现有的多视影像匹配方法仅考虑其中第一个方面的优势,没有对后两种优势进行针对性的研究,匹配方式也较为固定。本文针对城区影像较严重的建筑物遮挡问题,充分发挥多视影像匹配的优势,提出了移动高程平面约束的多视影像可靠匹配方法。该方法利用物方规则格网划分的平面作为约束,分别采用影像上特征点和物方“地面元”作为匹配基元进行了特征点匹配和密集匹配,并根据匹配基元的投影光束,对多视影像进行选择性匹配,避免遮挡对匹配的影响。该方法满足真正的多视影像匹配的概念,可以处理任意数量的影像( n >2),同时可以处理所有待匹配影像上任意重叠度的影像区域。本文主要研究内容如下:⑴影像预处理与特征点提取。采用自适应平滑滤波去噪、Wallis滤波增强方法对影像进行预处理,采用本文的实验影像数据,对几种常用的特征点提取算子(Moravec算子、Foerstner算子、Harris算子)从定位精度、特征点提取数量上进行实验比较,最终采用Foerstner算子对所有影像进行特征点提取;⑵特征点匹配。建立一种新的多视影像同时匹配的物方约束模型。通过移动平面到不同高程位置,利用平面上的格网单元位置约束不同影像上特征点投影光束范围,根据格网单元内通过特征点投影光束的数目进行分级匹配,同时根据格网单元内通过的特征点投影光束对多视影像进行选择性匹配,该过程避免由于特征点在一些影像上存在遮挡、特征点提取过程中没有被提取出来产生的匹配漏洞,匹配过程中对每一个成功匹配的格网单元进行高程赋值;⑶密集匹配。将特征点匹配后高程赋值的格网平面看作初始的DSM,并作为物方规则分布的“地面元”的载体。将遮挡检测方法引入到多视影像匹配过程中,提出了基于高度的遮挡检测和物方铅垂线约束相结合的多视影像匹配方法,每个“地面元”在匹配前先进行遮挡检测,根据遮挡检测结果选择未发生遮挡的影像进行匹配,避免遮挡对匹配的影响,在多视影像相对遮挡区域取得理想的匹配结果,同时得到每张影像上的区域遮挡图。⑷提出参考影像不固定的多视影像匹配策略。针对灰度区域相关匹配过程中参考影像的选取,设计新的参考影像选取方法,即根据地底点成像变形最小原理,选择地底点离待匹配格网单元最近的影像作为参考影像,匹配过程中参考影像不固定。实验证明,同等条件下选择地底点最近的影像作为参考影像可以提高灰度窗口间相关系数的最大值。基于本文研究提出的多视影像匹配方法,采用某一典型地区同一条航带上的四张UCD数码航空影像,进行了实验分析,并与VirtuoZo系统的结果进行了比较,实验结果证明了本文方法的正确性和有效性。通过对多视影像进行选择性匹配,有效的解决建筑物遮挡的影响,为城区多视影像的可靠匹配提供了一条新的解决途径。