计算机视觉测量技术以图像传感器为手段检测空间物体的空间三维坐标，进而检测物体的尺寸、形状和运动状态等。美国、加拿大、日本等发达国家早在20世纪60年代后期就已经开始了计算机视觉测量技术的研究。直到20世纪90年代，随着计算机技术的发展成熟，计算机视觉测量技术逐渐成为一个研究热点。......
2025-09-30
视觉测量技术：特征匹配方法剖析
【摘要】：在提取图像显著特征的基础上，特征匹配旨在建立这些稀疏特征之间的对应关系。不同的基于特征的匹配方法所选择的匹配基元各不相同。可以用作匹配基元的图像特征包括零交叉、直线段、曲线段、区域等。但是，特征匹配的方法只能得到相应基元特征处的景物深度值，为了重建可视表面还必须进行深度的内插操作。而利用SIFT算法进行特征匹配，则不会造成这一问题。图7.16 利用SIFT算法对Teddy图像中斜面场景进行特征提取和特征匹配的处理结果
在提取图像显著特征的基础上，特征匹配旨在建立这些稀疏特征之间的对应关系。不同的基于特征的匹配方法所选择的匹配基元各不相同。可以用作匹配基元的图像特征包括零交叉、直线段、曲线段、区域等。由于所使用的匹配基元各不相同，导致所使用的匹配准则不同。但是，特征匹配的方法只能得到相应基元特征处的景物深度值，为了重建可视表面还必须进行深度的内插操作。
近几年，由于基于局部不变量的特征提取方法的进步，特征匹配逐渐以特征点匹配为主流。一方面，是得益于特征提取方法的进展，即使图像特征在不同图像存在比例缩放或仿射变换等现象时，特征点匹配方法也能实现两幅图像的可靠匹配。此性质对改善宽基线匹配结果特别有用。因为在宽基线情况下，由于图像视点变化比较大，使得同一场景在不同视点下的投影出现比较大的变化。特别是对一些斜面场景的图像对，这种情况更加严重。通常基于局部匹配的算法在此区域很容易造成误匹配。因此，这样就对特征提取的算法提出了较高要求，希望提取的特征能够具有光照、旋转、尺度和反射不变性。在现有的特征提取算法中，尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform，SIFT）算法由于其良好的性能得到了广泛应用。图7.16所示是对标准图像对，即Teddy图像中斜面场景，利用SIFT算法提取特征并进行匹配得到的结果。从图中可以看出，由于该斜面的视差相对较大，使得在左右图像中，对应点附近的图像变化较大，如果利用局部匹配算法的代价累积策略，将会造成误匹配。而利用SIFT算法进行特征匹配，则不会造成这一问题。
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图7.16 利用SIFT算法对Teddy图像中斜面场景进行特征提取和特征匹配的处理结果
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