【摘 要】
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为了改进了大视角下非平面场景的图像匹配质量,提出了一种特征匹配传播算法。传统算法的隐含假设是图像中以任意一点为中心的区域均满足局部共面性条件,该算法突破了这一假设条件的限制。通过对图像局部区域共面性条件的判断,在给定匹配点周围利用局部仿射变换和全局极线几何约束对匹配点进行扩充,在两幅图像的共同可见区域内产生准稠密的匹配点对。匹配可以自动传播到局部变换模型与初始变换不同的区域。通过在真实图像上的验证
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为了改进了大视角下非平面场景的图像匹配质量,提出了一种特征匹配传播算法。传统算法的隐含假设是图像中以任意一点为中心的区域均满足局部共面性条件,该算法突破了这一假设条件的限制。通过对图像局部区域共面性条件的判断,在给定匹配点周围利用局部仿射变换和全局极线几何约束对匹配点进行扩充,在两幅图像的共同可见区域内产生准稠密的匹配点对。匹配可以自动传播到局部变换模型与初始变换不同的区域。通过在真实图像上的验证表明,该算法有效提高了在大视角间隔和透视情况下的图像匹配质量,增加了匹配数目。
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