多張透視投影影像間強健式點特徵抽取與快速特徵比對技術

Abstract

多張透視投影影像間強健式特徵點抽取與快速特徵比對技術 (Robust Point Feature Point Extraction and High-Efficiency Point Matching for Multiple Perspective View Registering) 關鍵詞: 強健式特徵點,賈伯濾波技術,快速特徵比對,仿射重複程序,兩個初始對 應點,影像疊合運算效率,雜訊的敏感度,遮蔽或局部比對,離線規劃策略 。 電腦視覺中進行物體姿態估測(object pose determination)、運動追蹤(motion tracking)、相機參數估測(camera parameter estimation)、物體辨認(object recognition) 、三維物體重建 (perspective reconstruction)等多種應用，不管是用 stereo view，或multiple views，或view sequence 通常都需要先抽取有鑑別力的特 徵點(feature points)作處理的依據，並且這些特徵點之間要做對應的比對，才能 進行後續處理。這些特徵點之間的比對，由於有些特徵點會因拍攝時受影像轉換 破壞或被遮掩而消失掉，故一般在兩張影像中尋找對應點並不是件容易的事。最 常見的方法是用correlation 方法，配上ordering constraint，以及epipolar constraint 等條件協助，再用dynamic programming 技巧來做最佳的比對。但若相機拍攝時 移動過大，則不適合在兩張影像上直接用correlation 做比對。 影像之2D 與3D 特徵點之間透視投影關係可用affine linear transformation 做 逼近。另外，當相機離物體的距離若比物體尺寸大得多，則物體可以平面視之， 物體不同影像之間的點會存在linear transformation (homography)關係。因此，不 同影像之間的點局部性或整體性存在上述linear transformation 關係。在此情況之 下，特徵點群會存在view consistency 的對應，故我們不希望一點一點地用epipolar line 及correlation window 去找點對應，而是整群地找。先用少數強健性的特徵點 做初步的點對應組合，可以循環式(iterative)去找出更多點對應，去作更徹底的檢 查。