基于极线几何约束的非标定图像的立体匹配

立体匹配是计算机视觉领域的一个关键问题,是计算机三维重建中的一个核心问题。基于极线几何约束是特征匹配中最强有力的约束,独立于场景结构,因此将特征匹配与极线几何有机结合起来,实现了一个鲁棒的匹配算法在非标定图像中的应用。其中,对基础矩阵估计及其引导匹配均采用点到极线距离最小约束准则。对真实图像的实验表明,该算法具有较好的实用性。

基于异常匹配点去除的基本矩阵优化估计

提出了一种基于异常匹配点去除的基本矩阵优化估计算法。第一,去除异常匹配点,并得到基本矩阵的初值;第二,根据对极距离最小准则非线性优化求解基本矩阵。实验结果从平均余差和平均对极距离两方面表明,该算法消除了异常匹配点对基本矩阵的影响,精度较高,具有一定的优势。