针对传统铅垂线轨迹匹配方法在进行地面基元匹配时存在只能得到一个高程值且匹配结果缺乏准确性验证的缺点, 本文提出了一种新的基于物方定位一致性约束的光学航空影像多视铅垂线轨迹匹配方法。该算法对传统铅垂线轨迹匹配方法进行了针对性的改进, 首先, 改善了物方地面基元的像方多视匹配过程, 其次, 利用地面基元已有的物方平面坐标作为物方定位一致性约束条件, 增加了多视匹配结果的准确性检验过程, 从而得到可验证的地面元匹配结果。使用实际航空多视影像对本文算法与传统铅垂线轨迹方法进行了对比实验, 实验结果显示本文方法在可靠性、准确性和算法效率等定量指标方面, 比传统铅垂线轨迹方法分别高出26%、40%和4倍, 证明其能得到更加可靠与有效的地面元匹配结果。

针对现有图像匹配算法特征算子计算复杂度高，关键点描述过程中点对选取存在不确定性等问题，提出了变圆域罗盘特征匹配(VCDCM)方法。该方法首先利用罗盘检测法对图像进行关键点检测，采用变圆模式接受域选取理想点对，根据接受域内点对之间的距离将点对分为长点对集和短点对集；然后用长点对集描述关键点方向，短点对集构建关键点描述符。最后采用Hamming距离代替传统的欧式距离进行匹配，并采用随机抽样一致（RANSAC）方法精炼匹配点以避免由于噪声和物体位置移动等原因产生的误匹配。从鲁棒性和实时性两个方面对本文提出的方法与尺度不变特征变换（SIFT)和二元加速鲁棒特征（BRIEF）方法进行了对比试验分析，实验结果表明，本文提出的方法具有匹配速度快、准确性高、稳定性好等特点。

针对三维虚拟场景构建的需要, 提出了一种基于多视影像匹配的航空影像三维彩色点云自动生成算法。该算法采用了一种全新的物方与像方信息融合的多视影像概率松弛整体匹配策略, 以综合利用多幅影像信息来提高匹配的可靠度; 然后, 基于多视影像匹配结果, 采用多影像光束法平差来计算待匹配点的三维坐标; 最后, 采用平差模正确性的统计检验对三维坐标计算的准确度进行定量衡量。利用该算法对实际航空影像进行实验, 统计检验得到的可靠度超过了90％, 表明所提出的三维彩色点云生成方法具有较高的稳定度和精度。基于所提出的方法可将多视影像重叠区域内的所有平面像素转换为三维点, 从而自动生成表达地理场景的全数字化的三维彩色点云, 能很好地满足大范围三维地理场景快速重建的需要。

根据数字近景摄影测量的特点,针对建筑物三维建模的需要,提出了基于灰度投影的影像匹配算法。该算法将影像行、列两个方向上的一维灰度投影,拓展为行、列、主对角线和次对角线四个方向上的一维灰度投影,计算左右影像的四个一维投影向量间的相似性测度的加权平均值作为最后的匹配测度。利用相对定向线性变换(RLT)算法来确定同名核线,以改进的动态定界法来控制待匹配点序列中后续点沿核线匹配的搜索范围,以减少匹配的搜索空间并提高匹配的准确度。利用该算法对建筑物数字近景摄影影像进行了实验,结果表明该算法具有较高的匹配速度和匹配准确率。