【摘 要】
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针对结构化场景图像纹理单一,宽基线情况下基于局部特征的匹配方法能够获取的匹配较少的问题,提出了一种基于初始匹配的匹配扩展方法.首先,依据单应约束将初始匹配划分为多个子类,每个子类对应于不同的局部平面,并采用RANSAC算法估计每个子类的单应矩阵,剔除不符合平面约束的外点.然后,依据平面单应搜索未匹配特征点的候选匹配以及改进8扇区SURF描述符的相似性剔除错误匹配.最后,在扩展后的匹配集合中更新单应
【机 构】
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中国人民解放军装备学院,北京101416
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针对结构化场景图像纹理单一,宽基线情况下基于局部特征的匹配方法能够获取的匹配较少的问题,提出了一种基于初始匹配的匹配扩展方法.首先,依据单应约束将初始匹配划分为多个子类,每个子类对应于不同的局部平面,并采用RANSAC算法估计每个子类的单应矩阵,剔除不符合平面约束的外点.然后,依据平面单应搜索未匹配特征点的候选匹配以及改进8扇区SURF描述符的相似性剔除错误匹配.最后,在扩展后的匹配集合中更新单应估计,并剔除外点,实现匹配扩展.实验结果表明:当图像存在一定的尺度和视点变化以及明显的光照变化时,该方法能够有效地增加匹配的数目,匹配增长率均在100％以上,可为精确的极线几何估计和三维重建奠定良好的基础.
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