此时，采用前述的外极约束能使整个匹配过程得以简化。不仅如此，上述两个特征点的幅值和方向也应该保持一致。进行匹配算法1）从左特征点图像的第iL行的现行列位置开始，找到下一个待匹配的特征点PLi。如果需要的话，也可引入顺序约束以进一步减少匹配运算。上述过程不断进行直到在右图像上找到具有最大一致性的特征点为止，并将其定为PLi的对应点PRi。显然，该PRi的列指标由jR指示。3）进行行终止检查。......
2023-11-24
基于形状模板的匹配算法提升视觉测量技术
【摘要】：1988年kass等人提出的基于能量函数的活动轮廓模型，即Snake模型，便是一种典型的自由式变形模板模型。Snake模型是一种有效地寻找目标轮廓的搜索算法，具有良好的提取、跟踪特定区域内目标边缘的能力，工作过程主要是利用能量最小化原理。实现Snake模型原型的算法通常十分复杂，曲线收敛速度慢且搜索范围有一定限制，因此许多学者提出了不同的算法，对经典Snake模型进行了改进。
模板匹配方法在计算机视觉和模式识别等领域中的应用也非常广泛，通常可以分为刚体形状匹配和变形模板匹配两大类。在刚体形状匹配中，原型模板通过平移、旋转和尺度化等简单变换达到和目标图像的匹配。但当目标形状发生较大变形时，结果往往不理想。通常将变形模型分为自由式变形模型和参数式变形模型。1988年kass等人提出的基于能量函数的活动轮廓模型（Active Contour Model），即Snake模型，便是一种典型的自由式变形模板模型。Snake模型是一种有效地寻找目标轮廓的搜索算法，具有良好的提取、跟踪特定区域内目标边缘的能力，工作过程主要是利用能量最小化原理。其能量函数定义为
式中，L为轮廓曲线；Eint为Snake模型的内部能量函数，保持Snake模型的连续性和光滑性；Eimage为关于输入图像的能量，表示边缘、线条的特征；Econ为赋予Snake模型的外部控制能量，体现了强加的外部约束条件。在给定初始轮廓后，正是在这三种能量的驱使下最终提取一条闭合的目标轮廓。实现Snake模型原型的算法通常十分复杂，曲线收敛速度慢且搜索范围有一定限制，因此许多学者提出了不同的算法，对经典Snake模型进行了改进。(www.chuimin.cn)
参数化的变形模板则使用通过确定先验形状，用少量的参数来表示模板，增强对图像中目标的捕捉范围和对目标的弱边界、凹陷区域或含噪图像的分割能力。通常通过引进非距离性的先验形状力场，避免曲线距离计算，减少模型复杂度，这样可以较好地解决传统活动轮廓模型的一些本质缺陷。在这里有两种方法用来表示参数化变形模板：①用参数化曲线的集合表示，模板的几何形状通过改变参数值而改变；②参数映射下的原型模板图像，它通过指定一个原型模板来描述一类目标的形状，该类目标的各种形状都是通过对原型进行参数映射而得到的，不同的参数值可以得到不同的形状。变形模板通过图像力动态调整参数达到和图像特征之间的交互作用。和主动轮廓模型相似，参数式变形模板用内部能量和外部能量的加权与构成的目标函数确定一个变形模板和给定图像中目标的匹配程度。
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立体匹配技术-视觉测量技术的进展详细阅读
双目视觉测量是建立在两台摄像机分别摄取的两幅图像对应基元的视差基础之上的，因此确定两幅图像中各基元之间的匹配关系是双目视觉测量系统最关键和极富挑战性的一步。立体匹配就是在两幅图像的匹配基元之间建立对应关系的过程。根据匹配基元的不同，立体匹配可分为区域匹配和特征匹配两类。稠密对应场往往呈规则分布，通常直接以图像像素网格为参照，不同网格之间邻接关系简单明了，易于描述，便于在立体匹配过程中利用。......
2023-11-24
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视觉测量技术：特征匹配方法剖析详细阅读
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......
2023-11-24
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稠密匹配方法剖析：视觉测量技术详细阅读
将匹配方法剖分为相对独立的四个模块，并根据不同算法在每一步骤的不同处理进行分类。这一阶段仅仅取对应于最小匹配代价的视差作为计算结果。二维优化则针对整幅图像的视差场施加整体约束，构造优化目标函数，模拟不同方向上相邻像素的相互作用，弥补一维优化方法的缺陷，但所构造目标函数的优化比较困难。另一方面，作后续处理，包括遮挡像素的检测及其视差的恢复等。......
2023-11-24
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直方图变换法：提升视觉测量技术效果详细阅读
直方图变换法的基本思想是，利用像素邻域的局部性质变换原始直方图为新的直方图。这个新直方图与原直方图相比，或者峰之间的谷变深了；或者谷转变为峰，更容易检测了。图4.40b给出了图像中一段边缘的剖面，这段剖面可分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ三个部分。梯度直方图如图4.40c所示，梯度直方图有两个峰，分别对应目标与背景的内部区和过渡区。图4.40 边缘及梯度直方图根据上述讨论，可将图像的直方图进行变换，加大直方图中峰谷之间的距离。......
2023-11-24
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Subbarao深度恢复算法：视觉测量技术快详细阅读
由于所处理的是图像子块，所以认为是同一距离的，因此σ近似为恒定的。解出σ2后，代入式即可得到物体的景深，即2.微幅改变摄像机参数获取景深Subbarao提出的第二种方法是微幅改变摄像机的参数，假设其中一幅图像的参数是v01、f1、r，则另一幅图像的参数是v01+ds、f1+df、r+dr。......
2023-11-24
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基于模板匹配的检索方法的介绍详细阅读
这一模型意味着在我们的知识基础中，已经存储了数以百万计的不同模板——每一个可以辨识的不同物体或模式，都有一个与之匹配的模板存在。本书结合局部特征的特点和模板匹配的原理，提出了一种图像检索方法。如果局部特征和模板匹配的数量越多，则该幅图像和查询图相似的程度就越高。显然，模板匹配并不完全适合知觉原理的实际应用。......
2023-06-28
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