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同一场景的不同图像匹配是计算机视觉中的一个基本问题 ,在诸如三维重建、对象识别和分类、图像对齐和相机自校正等应用中 ,特征匹配都是一个关键步骤 ,其中特征点匹配是较为常用的一种方法 .特征点匹配的效果受到很多因素的影响 ,如景物的遮挡、光照和噪声等 ,变化很大 .文中对标准指派算法进行扩展以解决全局优化问题 ,并利用场景深度局部连续的条件作为附加约束 ,提出一种新的特征点匹配算法 .整个算法只用到两次优化 ,而且几乎全部使用矩阵运算 ,效率比已有的算法高 .实验表明该算法的效果是令人满意的