ThinMatch:一种高效大规模场景图像匹配方法

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.

关键词：图像匹配、大规模场景、去除冗余、SfM、三维重建

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：417-425