三維重構(gòu)中的匹配技術(shù)研究.pdf

1、同一場(chǎng)景的兩幅或多幅圖像的匹配是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)基本問(wèn)題，也是三維重構(gòu)中的一個(gè)關(guān)鍵步驟。目前三維重構(gòu)中的匹配方法在匹配效率和匹配性能方面存在很大的不足，所以對(duì)此種匹配方法的研究是圖像領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，尤其是對(duì)基于特征的匹配方法的研究更是有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。 基于特征的匹配技術(shù)的一個(gè)難點(diǎn)在于特征提取技術(shù)，在三維重構(gòu)中，無(wú)論是針對(duì)簡(jiǎn)單圖像還是復(fù)雜圖像的特征提取，如何尋找一種優(yōu)良的圖像特征提取算法來(lái)提取特殊的圖像特征都是迫切需要解決的

2、問(wèn)題。在簡(jiǎn)單圖像的特征提取時(shí)，SUSAN算子和Harris算子有著廣泛的應(yīng)用，其算法的優(yōu)缺點(diǎn)及在應(yīng)用中需要注意的問(wèn)題可以通過(guò)詳細(xì)的算法分析及實(shí)驗(yàn)測(cè)試給出。在復(fù)雜圖像的特征提取時(shí)，針對(duì)SIFT算法的關(guān)鍵點(diǎn)描述子在匹配性能和匹配效率上的不足，可以采用首先提取更多的關(guān)鍵點(diǎn)周圍信息來(lái)精確描述特征點(diǎn)，然后利用降維的思想精煉致密地構(gòu)造關(guān)鍵點(diǎn)描述子的方法，這樣就使得最后構(gòu)造出來(lái)的描述子既獨(dú)特又健壯。此種改進(jìn)算法的優(yōu)點(diǎn)在于它在提取更多關(guān)鍵點(diǎn)信息的同時(shí)又

3、考慮了關(guān)鍵點(diǎn)維數(shù)對(duì)匹配效率的影響，這就使得其應(yīng)用在復(fù)雜的三維重構(gòu)中可以取得很好的匹配性能和匹配效率。此外，針對(duì)復(fù)雜圖像匹配過(guò)程中，由于噪聲、遮擋以及角點(diǎn)提取階段閾值選取不當(dāng)而產(chǎn)生的不良匹配較多的問(wèn)題，可以使用對(duì)極幾何的方法進(jìn)行不良匹配的消除。首先使用IPC-SIFT提取圖像之間的匹配點(diǎn)，然后利用RANSAC魯棒估計(jì)、非線性估計(jì)和引導(dǎo)匹配的方法消除不良匹配點(diǎn)，進(jìn)而得到非常好的匹配效果。 理論證明及實(shí)驗(yàn)測(cè)試都表明，上述方法對(duì)于三維重