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不同视点图像中相应特征点邻域窗口之间存在几何上的透视畸变,这可以用平面单应映射来表示,而目前大多特征匹配算法将该映射用仿射变换模型来近似,即用具有仿射不变性的特征进行图像的匹配。仿射变换的线性特点不仅能降低匹配算法的复杂度,还能保证迭代过程收敛的稳定性,然而并没有人对这一近似的可行性及合理性给出定量的讨论和分析。本文首先回顾各种几何层次上的特征点匹配策略,重点针对具有仿射不变性特征点的定位误差给出定量分析,通过椭圆曲线规范化方法推导出这一近似所造成定位误差的解析表达式,指出用仿射变换模型近似单应映射的合理性;然后用真实图像的实验结果验证了本文分析方法的正确性;最后给出相应的分析结果和结论。 相似文献
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两幅图像中相应特征点邻域窗口之间的单应映射可以用仿射变换模型来近似。本文首先通过奇异值分解给出仿射变换矩阵4个自由度的几何含义,然后将其分解为一个相似变换矩阵和一个旋转的准单位矩阵(Rotated Quasi-Identity Matrix)的乘积,即在基于相似变换模型匹配的基础上再用基于仿射变换模型的迭代算法对相应特征点精确定位。针对相似变换中初始旋转角度的难确定性,在初始匹配中提出基于亮度最速下降方向的对齐方法,而在引导匹配阶段提出基于相应极线方向的对齐方法,这两个策略不仅提高了算法效率,还能为进一步的仿射迭代提供良好的初值。在得到最优仿射变换参数之后,实现了对相应特征点定位误差的精确补偿及其邻域窗口的透视矫正。最后通过真实图像的实验以及和现有算法的比较验证了本文算法的可行性和精确性,并给出了相应的实验数据和结果。 相似文献
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