AKAZE結合自適應局部仿射匹配的視差圖像特征匹配算法

朱代先，吳 棟，劉樹林，劉凌志

（1.西安科技大學 通信與信息工程學院，陜西 西安 710054；2.西安科技大學 電氣與控制工程學院，陜西 西安 710054）

引言

視差是指從有一定距離的兩個點上觀察同一目標時產生的方向上的差異[1]。在實際中相機對同一物體進行拍攝的過程中，由于相機的平移運動，使得被拍攝的物體在不同視點中的成像位置不同，即產生了視差。在相機拍攝過程中，相機往往存在著平移、旋轉、鏡頭縮放等運動，這就使得對同一物體拍攝的兩幅照片存在視角、尺度、旋轉等變化，我們稱之為較大視差圖像，由于視差圖像重疊區域往往會存在紋理較少、特征不足的情況，這就使得視差圖像的特征匹配變得更為困難。

圖像的特征匹配是圖像處理中的關鍵一環，用來建立兩幅圖像間的對應關系，例如運動中恢復結構[2]、同時定位與建圖[3-4]、三維重建[5]等應用。目前基于點特征的圖像特征匹配算法有的專注運算速度上的提升，代表算法有ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)[6]算法以及BRISK(binary robust invariant scalable keypoint)[7]算法等，以求達到實時性，采用ORB 算法進行特征匹配，對于紋理豐富、視差較小的兩幅圖像，速度快且魯棒性好，被廣泛應用于同步定位與地圖構建(SLAM)中，但是沒有解決尺度不變性問題；有的專注于精度上的提升，代表算法有SURF(speeded up robust features)[8]算法，SURF 算法在保持SIFT(scale-invariant feature transform)算法優良性能的同時有效提高了計算速度，但容易造成邊界模糊和細節丟失。

由于視差圖像具有較大的深度差異，再加上復雜的相機運動，這就使得上述算法對視差圖像特征匹配的魯棒性不是很好，僅依賴描述符很難區分正確和錯誤匹配，正確和錯誤匹配點的篩選是視差圖像特征匹配中的關鍵，也是視差圖像配準中的關鍵。……