【摘 要】
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本文重点是研究如何利用三视张量解决序列影像匹配中的错误匹配问题.三视张量提供了比核线几何更强的约束条件:核线约束(基本矩阵)将目标同名点限制在核线上,而三视张量将目
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本文重点是研究如何利用三视张量解决序列影像匹配中的错误匹配问题.三视张量提供了比核线几何更强的约束条件:核线约束(基本矩阵)将目标同名点限制在核线上,而三视张量将目标同名点限制在一点上.并且在一定条件下,比如同名点位于相似纹理区域时,利用核线约束找到的同名点有时是错误的.利用三视几何的限制,可以进一步消除由两视点匹配算法产生的错误匹配.本文概括了各种计算基本矩阵和三视张量的方法,设计出一个"全自动"特征点提取、特征点匹配及剔除错误匹配的可靠的计算方法:首先利用双像匹配算法得到一组同名点,然后将这组可能含有错误匹配的同名点代入三视点匹配算法中,在计算出三视张量的同时就能剔除掉错误匹配,最后利用三视张量引导匹配找出图像中最多数量的同名点.由于在计算过程中采用RANSAC随机抽样策略,该算法是"全自动"的.
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