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一种改进的视图几何基本矩阵估计法

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多视图几何中的基本矩阵估计需要利用准确的对应点,但是图像噪声或光线变化会产生错误匹配,进而严重影响基本矩阵估计的准确度。为提高基本矩阵估计的准确性,文章提出了一种基于对极约束梯度的迭代方法去估计基本矩阵。该方法能在最少的迭代次数下迅速剔除两视图匹配过程中的错误匹配点。然后再加入对应点相关性的约束,可以得到最佳对应点集合用于估计基本矩阵。通过在各类不同场景的图像上实验分析可以发现,该方法相比于其他方法估计基本矩阵误差至少降低20%。
An Improved Fundamental Matrix Estimation Method for View Geometry
In the multi-view geometry,the estimation of fundamental matrix needs to use accurate corresponding points,but the image noise or light changes will lead to wrong matching and affect the accuracy of the estimation of fundamental matrix.In order to solve this problem,an iterative method based on epipolar constraint gradient is proposed to estimate the fundamental matrix.This method can quickly eliminate the wrong matching points in the matching process of two views in relatively little iteration.Then by adding corresponding point correlation constraints,the optimal set of corresponding points can be obtained to estimate the fundamen-tal matrix.Experiments on different scene figures show that compared with other methods,the proposed method can reduce the error of fundamental matrix by at least 20%.

fundamental matrix estimationmulti-view geometryepipolar constraintcomputer vision

夏子山、王韦刚、吴豪

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南京邮电大学电子与光学工程学院柔性电子(未来技术)学院 南京 210023

基本矩阵估计 多视图几何 对极约束 计算机视觉

国家自然科学基金国家自然科学基金射频集成与微组装技术国家地方联合工程实验室开放基金南京邮电大学研究生教学改革项目

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2024

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子:0.355
ISSN:1672-9722
年,卷(期):2024.52(1)
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