發(fā)布時間：2018-11-20 17:01

【摘要】：運(yùn)動恢復(fù)結(jié)構(gòu)(SFM)是指通過分析二維圖像序列恢復(fù)三維結(jié)構(gòu)信息的過程,在計算機(jī)視覺的多種應(yīng)用中起著重要的作用。特征跟蹤是大規(guī)模SFM的核心組成部分,但現(xiàn)有的多視圖特征跟蹤算法在魯棒性和效率上還存在不足,為解決這一問題,提出了一種快速和魯棒的特征跟蹤(FRFT)算法。首先,采用AGAST進(jìn)行特征點(diǎn)檢測,并使用圖像矩為AGAST特征定義主方向,為構(gòu)造旋轉(zhuǎn)不變的描述子奠定基礎(chǔ);其次,在差分高斯金字塔空間內(nèi),根據(jù)中心點(diǎn)與鄰域像素之間的差值構(gòu)造特征描述子,避免光照和尺度變化對特征匹配的影響;再次,為了提高特征匹配效率,對特征集合進(jìn)行聚類,采用KD-Tree加速特征匹配,提高算法的時間效率;最后,采用4種方式對FRFT算法進(jìn)行驗(yàn)證,并與現(xiàn)有經(jīng)典算法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,FRFT算法在魯棒性和時間效率方面均優(yōu)于現(xiàn)有經(jīng)典算法。
[Abstract]:Motion recovery structure (SFM), which plays an important role in many applications of computer vision, refers to the process of restoring 3D structure information by analyzing 2D image sequences. Feature tracking is the core part of large scale SFM, but the existing multi-view feature tracking algorithms are still insufficient in robustness and efficiency. In order to solve this problem, a fast and robust feature tracking (FRFT) algorithm is proposed. Firstly, AGAST is used to detect the feature points, and the image moment is used to define the main direction for the AGAST feature, which lays the foundation for constructing the rotation-invariant descriptor. Secondly, in the differential Gao Si pyramid space, the feature descriptor is constructed according to the difference between the center point and the neighboring pixel to avoid the influence of the illumination and the scale change on the feature matching. Thirdly, in order to improve the efficiency of feature matching, the feature set is clustered, and KD-Tree is used to accelerate the feature matching to improve the time efficiency of the algorithm. Finally, four methods are used to verify the FRFT algorithm, and compared with the existing classical algorithms. Experimental results show that the FRFT algorithm is superior to the classical algorithms in robustness and time efficiency.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學(xué)計算機(jī)與信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61370167) 安徽省自然科學(xué)基金(JZ2015AKZR0664)項(xiàng)目資助
【分類號】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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5 藺，

本文編號：2345471