多张图片的特征匹配

Posted 2023-02-19

【中文标题】多张图片的特征匹配

【英文标题】：Features matching on multiple images

【发布时间】：2015-09-02 09:04:30

【问题描述】：

我正在尝试在多个图像上实现特征匹配。这个想法是跟踪图像数据集中的一些特征。我在 Matlab 上使用 mexopenCV，算法的基础是：

1. Feature Detection using SIFT or SURF
2. Feature Description using SIFT or SURF
3. Feature matching using Flann matcher or Brute Force
4. Filtering matches using RANSAC

我的问题如下： 使用场景中的单个对象，所有跟踪的特征都在该对象上。但是，当我将另一个对象添加到场景中时，跟踪的特征仅存在于新对象上，而第一个对象上没有任何特征。有没有解释为什么会这样？

图片 1

图片 2

P.S：每张图像上的特征是在所有数据集（8 张图像）上跟踪的特征。

【问题讨论】：

我已经为您添加了图片，以便您更有可能得到回复。

感谢您的帮助！

这太奇怪了。根据我的经验，您将获得更多功能，而不仅仅是新对象中的功能。您的算法可以检测到的特征数量是否有上限？

您是否设置了最大特征数？如果您发布了一些可能有帮助的代码

我认为这与 RANSAC 的行为方式有关。场景中的棋盘和雕像的深度不同，RANSAC 所做的是他试图找到具有最多匹配特征的最佳模型。但鉴于有两个模型（由于场景中的深度变化），RANSAC 只会匹配两者中最好的特征。我搜索了更多，发现它与多模态拟合有关。有顺序 RANSAC 或多 RANSAC 可以处理此问题，但我仍然不确定我的结论。有谁可以说是这个原因？

【参考方案1】：

我想我找到了只在一个对象上查找特征的原因。正如我在评论中提到的，RANSAC 在匹配特征时会尝试找到最佳模型。由于我们对两个对象的深度进行了更改，因此我们基本上有两个模型需要拟合。我搜索了多模态拟合，发现有Sequential RANSAC 和Multi-RANSAC 可以解决这个问题。我通过将模型数量设置为 2 来尝试使用顺序 RANSAC，并获得了不错的结果。