基于无序多图像的高可靠特征点匹配与最优化方法研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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基于无序多图像的高可靠特征点匹配与最优化方法研究

项目名称：基于无序多图像的高可靠特征点匹配与最优化方法研究
项目类别：面上项目
批准号：60873085
申请代码：F020502
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2009-01-01-2011-12-31

项目负责人：王庆
负责人职称：教授
依托单位：西北工业大学
批准年度：2008

中文摘要：

高可靠特征匹配不仅是基于无序宽基线图像的三维重建的核心问题，也是计算机视觉领域众多其他问题，如全景图拼接、目标识别以及图像检索等的关键步骤。本项目从多幅图像间拓扑连接关系的模型和方法、宽基线下两视图间的约束条件、多视图特征匹配的约束条件及全局优化方法等三方面出发，深入系统地研究了图像局部特征提取与描述、高维特征向量近似最近邻搜索、无序图像集匹配及分组、两视图特征匹配不变性分析及约束条件、多视图特征匹配的约束条件及全局优化等方法。研究组首先在高维稀疏特征向量近似最近邻匹配方面取得突破，提出了一些高效高精度的特征匹配方法，同时建立了基于视词的大规模无序图像集分组模型和图像间拓扑关系构造方法。针对宽基线下两视图匹配优化问题，研究组提出了仿射变换下两视图几何约束及代数约束条件，在此基础上实现了去除不可靠特征点及扩充可靠匹配点的方法。最后针对多视图匹配中最困难的外点分析与匹配约束问题，提出了基于特征点匹配的直线弱匹配模型和基于稀疏表达的线段匹配及几何约束，实现了基于无穷范数和混合最速下降的全局匹配优化方法。在项目资助下，研究组获得2项发明专利和发表29篇学术论文，培养了一批青年学术骨干和研究生。

中文主题词：特征匹配；拓扑有序化；不变量约束；多视约束；全局优化

结论摘要：

英文主题词feature correspondence; topological ordering; invariant constraint; multiview constraint; global optimization

成果综合统计