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针对大规模三维重建应用中多幅无序图像的分组及其有序化问题,提出一种鲁棒的无序图像分组方法。首先,对大量无序图像提取SIFT(scale invariant feature transform)特征,接着采用DBH(dichotomy based hash)算法对图像特征集合进行快速匹配,最后应用一种新的基于图像内容的图像相似度度量准则,将无序图像分组并采用视图生成树拓扑化组内图像。实验结果表明,该算法能快速有效地对无序图像分类并拓扑化。