ThinMatch:一种高效大规模场景图像匹配方法

• 作者: 周越 方兴其 李国武
• 来源期刊: 中国体视学与图像分析
• 学科: 工学
• 关键词: 图像匹配 大规模场景 去除冗余 SfM 三维重建
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 图像分析
• 页码范围: 417-425
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.13505/j.1007-1482.2018.23.04.011

摘要

本文基于GraphMatch提出一个改进的算法ThinMatch,它可以有效地提高大规模图片集SfM三维重建的效率.算法主要思想是:这种大规模的图像集通常来自网络,因此图像中必然包含较多的冗余信息.比如图像冗余:图像集中包含较多的无关图像;特征冗余:图像中包含无关的内容,如行人、动物和树木等;计算冗余:与目标相关但不匹配的图像对之间匹配尝试.ThinMatch针对这三类冗余,利用行人检测去除部分特征冗余,利用图像匹配率滤除无关图片,利用图像中大尺度特征的匹配情况来减少计算上的冗余.实验通过与暴力搜索法、最新水平的GraphMatch算法的比较,展示出ThinMatch在保证了一定匹配质量的情况下,有效地提升了匹配的速度.尤其在去除计算冗余阶段,与GraphMatch相比它保证了平均约94％的最终摄像头注册数,但将匹配速度大约提高到了原来的两倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周越		60	976	18.0	30.0
2	方兴其		9	86	4.0	9.0
3	李国武		1	0	0.0	0.0