【摘 要】
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传统的准稠密对应点匹配算法大都是针对一般场景开发的,未考虑场景的结构特点.为此,针对结构化场景提出一种基于平面单应约束的准稠密匹配方法.首先采用基于仿射不变量的方法检测和匹配稀疏平面种子区域,然后根据平面间的几何约束和对应点相似性约束,利用区域增长的方法实现准稠密扩散匹配.最优种子区域优先扩散策略的应用大大减小了初始错误种子区域对扩散过程的影响,而对不可靠扩散点的后处理也有效地提高了最终三维重建的
【机 构】
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太原科技大学计算机科学技术学院,山西大学数学科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(60773132), 山西省自然科学基金(2009011020-1)
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传统的准稠密对应点匹配算法大都是针对一般场景开发的,未考虑场景的结构特点.为此,针对结构化场景提出一种基于平面单应约束的准稠密匹配方法.首先采用基于仿射不变量的方法检测和匹配稀疏平面种子区域,然后根据平面间的几何约束和对应点相似性约束,利用区域增长的方法实现准稠密扩散匹配.最优种子区域优先扩散策略的应用大大减小了初始错误种子区域对扩散过程的影响,而对不可靠扩散点的后处理也有效地提高了最终三维重建的精度.实验结果表明,相比传统的准稠密匹配方法,对于结构化场景,采用文中方法更加精确和稳定.
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