03-用RANSAC(随机抽样一致性)算法匹配图像

在图像匹配任务中,RANSAC算法被用来提高匹配的可靠性。当使用两个相机拍摄同一场景时,同一元素在不同视角下会被捕捉。前面讨论了特征点匹配并强调了极线约束在匹配可靠度中的作用。本节聚焦如何结合已知的极线约束,通过RANSAC算法计算基础矩阵并匹配图像特征。

实现这一过程的关键是创建一个类,封装了鲁棒匹配的各个步骤。这个类需要指定特征检测器和描述子。其核心方法`match`返回匹配项、关键点和基础矩阵。匹配步骤包括特征点检测、描述子计算、特征匹配和基于基础矩阵的过滤。

在匹配过程中,特征点的描述子被用于比较,以提高匹配质量。使用`cv::BFMatcher`类进行特征匹配时,交叉检查标志被加入以进一步提升匹配精度。最终,RANSAC算法作为过滤测试的一部分,通过排除不符合极线约束的匹配项来提高基础矩阵的准确性。

使用`RobustMatcher`类进行图像匹配非常简便,只需提供特征检测器和描述子。该类提供了一种有效且灵活的方法来处理匹配问题。

在实际应用中,通常能得到合理的匹配结果。但需注意,基础矩阵对应的对极线上有时会出现错误匹配。这在很大程度上归因于匹配过程中数据质量的不确定性。为解决这一问题,RANSAC算法被引入,通过随机采样和一致性检验,确保基础矩阵的计算可靠性。

RANSAC算法的工作原理基于从数据集中随机选择最少数量的数据点(对于基础矩阵,至少需要8个匹配对)进行估算。通过验证剩余匹配项是否满足根据该矩阵得到的极线约束,可以识别出优质匹配项。最终结果是具有最大支撑集的矩阵,其准确性较高。

计算基础矩阵的可信度依赖于选取匹配项的数量和比例。通过调整RANSAC算法的参数,可以控制选取次数和匹配项的可信度等级,以平衡计算复杂度、匹配项数量和匹配集质量。

为了进一步改进匹配结果,可以采用以下方法:


通过结合RANSAC算法和其他优化技术,可以有效提升图像匹配的可靠性,实现更准确的特征点对应。