像对匹配方法研究

本书对近年来像对匹配方法予以全面总结，并针对宽基线条件下像对匹配问题给出一些解决方法，这些方法均为作者近年来的研究成果。本书共4章，第1章主要对近年来的像对匹配方法予以总结，主要内容包括图像局部不变特征点匹配方法、图像直线特征匹配方法、图像区域特征匹配方法，并给出这些匹配方法的综合对比与分析；第2章是局部不变特征点稠密匹配方法，主要内容包括基于DeepMatching的像对高效稠密匹配方法、平滑约束与三角网等比例剖分像对稠密匹配方法；第3章为直线特征匹配与提纯方法，主要内容包括像对直线特征匹配、面向图像直线特征匹配的线特征矫正与提纯方法；第4章是模板特征自动选取与匹配方法，主要内容包括像对模板选择与匹配、提高模板匹配性能的方法。本书可作为图象匹配、配准研究方向硕士生、博士生、专业教师的科研参考用书，也可为广大计算机视觉处理的科技工作者提供技术参考。

贾迪，男，中共党员，辽宁沈阳人，1982年生，工学博士，辽宁工程技术大学副教授、博士生导师，辽宁省百千万人才工程”万”层次人才。主持国家级项目2项、省级项目3项；参与国家级、省部级项目10余项，其中国家863项目2项，国家自然科学基金项目2项，辽宁省优秀人才支持计划项目1项。获得2015年度《中国图象图形学报》优秀论文一等奖1项，发明专利6项。发表学术论文20余篇，代表性研究成果发表在国际期刊EL、BMME，重要国际会议ICIP2015、ICONIP2017，以及国内核心期刊《电子学报》《中国图象图形学报》《信号处理》《小型微型计算机系统》上。近年来主要从事图像匹配与三维重建、计算机视觉定位方面的研究。

目 录

第1章 像对匹配方法综述 1

1.1 像对局部不变特征点匹配方法 2

1.2 像对直线特征匹配方法 19

1.3 像对区域特征匹配方法 22

1.4 像对匹配方法综合对比分析 33

参考文献 40

第2章 局部不变特征点稠密匹配 48

2.1 基于DeepMatching的像对高效稠密匹配方法 48

2.1.1 基于HOG特征的稠密化估计 50

2.1.2 像对稠密匹配方法 51

2.1.3 实验结果与分析 55

2.2 平滑约束与三角网等比例剖分像对稠密匹配 62

2.2.1 密度聚类平滑约束提纯内点 66

2.2.2 三角网等比例剖分稠密匹配 68

2.2.3 实验结果与分析 72

2.3 本章小结 76

参考文献 76

第3章 直线特征匹配与提纯 81

3.1 直线特征匹配 81

3.1.1 重合度约束直线特征匹配算法 82

3.1.2 线段元支撑区主成分相似性约束特征线匹配 89

3.1.3 多重约束下的直线特征匹配方法 97

3.2 直线特征校正与匹配结果提纯。 105

3.2.1 梯度引力图 106

3.2.2 直线位置修正方法 108

3.2.3 提纯直线匹配结果 110

3.2.4 实验结果与分析 114

3.3 本章小结 120

参考文献 120

第4章 模板特征选取与匹配 124

4.1 像对模板选择与匹配 124

4.1.1 SV-NCC度量彩色图像块间相似性 125

4.1.2 分值图与选择最佳模板匹配位置 128

4.1.3 实验分析 130

4.2 提高模板匹配性能的方法 135

4.2.1 缩小模板匹配的搜索空间 135

4.2.2 无纹理区域的纹理构造方法 140

4.3 本章小结 143

参考文献 148

前  言   
像对匹配是指能够自动识别存在于不同像平面上的特征基元所对应的同物方结构信息，该技术作为计算机视觉的核心任务，是后续高级图像处理的关键，如图像拼接、三维重建、影像融合、超分辨率重建、视觉定位等，所涉及的领域有工业检测、导弹的地形匹配、光学和雷达的图像跟踪、交通管理、工业流水线的自动监控、工业仪表的自动监控、医疗诊断、资源分析、气象预报、文字识别及图像检索等。从摄影测量角度可将立体像对分为窄基线与宽基线两种获取模式，目前窄基线像对的匹配方法已较为成熟，而宽基线条件下由于获取同一目标影像的设备、时间、视点、视角、光照条件等因素均不相同，故如何提高这类像对匹配的执行速度、配准率及鲁棒性成为目前的研究热点。
本书中给出的方法为作者近年来的研究成果，主要研究内容为宽基线条件下的像对匹配方法。在局部不变特征点稠密匹配的研究中，基于HOG特征的稠密化估计给出一种稀疏到稠密宽基线像对匹配方法，适用于立体像对匹配；提出密度聚类平滑约束提纯内点及三角网等比例剖分稠密匹配，避免由于某些局部外点造成仿射变换矩阵估计不准确而影响整体平面稠密匹配准确率的问题。在直线特征匹配与提纯方法的研究中，给出三种直线特征匹配方法，包括重合度约束直线特征匹配、线段元支撑区主成分相似性约束特征线匹配、多重约束下的直线特征匹配；给出建立梯度引力图的方法，并以此为基础对直线特征位置进行矫正，结合极限约束提纯直线匹配结果。在区域匹配方法的研究中，给出结合SV-NCC度量彩色图像块间相似性的方法，并通过分值图选择最佳模板匹配位置；给出两种提高模板匹配性能的方法，分别为缩小模板匹配的搜索空间与无纹理区域的纹理构造方法。
本书共4章，第1章主要对近年来的像对匹配方法予以总结，主要内容包括图像局部不变特征点匹配方法、图像直线特征匹配方法、图像区域特征匹配方法，并给出这些匹配方法的综合对比与分析；第2章是局部不变特征点稠密匹配方法，主要内容包括基于DeepMatching的像对高效稠密匹配方法、平滑约束与三角网等比例剖分像对稠密匹配方法；第3章为直线特征匹配与提纯方法，主要内容包括像对直线特征匹配、面向图像直线特征匹配的线特征矫正与提纯方法；第4章是模板特征自动选取与匹配方法，主要内容包括像对匹配的模板选择与匹配、提高模板匹配性能的方法。
参与本书相关科研实验与内容校对的同学还包括朱宁丹、赵明远、吴思、李玉秀、杨宁华，在此对他们表示感谢！
由于个人水平所限，书中难免会出现疏漏和失误，恳请广大读者批评指正，并提出宝贵意见。
著  者