基于SIFT的鲁棒的宽基线特征点匹配计算(英文)

本文提出了一种鲁棒的宽基线特征点自动匹配算法,该算法基于Scott邻近矩阵,可以在多种宽基线图像中找到更多的正确匹配点对,并且具有较高的准确率。针对宽基线条件下Scott邻近矩阵存在的缺陷,首先在特征检测中引入具有尺度旋转不变性的SIFT描述子,用其距离来度量特征之间的相似程度;然后再使用尺度和方向自适应的归一化互相关(ASO-NCC)以增强对应矩阵的匹配测度。因为SIFT仅对线性光照变化具有不变性,所以使用ASO-NCC不但具有尺度旋转不变性,而且使得对应矩阵对于一般光照变化具有更好的鲁棒性。新算法同时避免了Scott邻近矩阵中使用的点对间的空间位置距离度量,该度量是宽基线匹配中产生错误匹配的主要原因。通过实验表明,该算法对于存在较大的尺度、旋转、亮度等宽基线变化的图像序列,相比其他方法,能够自动获得更多的正确匹配点对和较高的准确性,该算法对视角和仿射变换也有一定的鲁棒性。