多视图几何约束下的图像特征点匹配与RANSAC算法

"摄像测量学是利用摄像机或照相机获取的数字图像序列，通过数字图像处理和分析技术，结合三维信息求解算法，来测量和估计物体的结构和运动参数的理论与技术。它结合了摄影测量学、光学测量、计算机视觉和数字图像处理等多个领域，特别关注图像目标的高精度自动识别与匹配。摄像测量的核心任务之一是通过二维图像重建三维信息，这需要对成像系统进行高精度标定。随着技术的发展，摄像测量已从专业摄影测量相机扩展到普通摄像机和照相机的应用，实现了高精度测量。该领域的研究包括基于多视图几何约束的图像特征点匹配，如极线约束条件、单应约束条件，以及利用RANSAC算法去除匹配中的噪声。在三维重建中，特征点匹配是关键步骤，可以分为利用成像特征和利用几何约束两种方法。" 在基于多视图几何约束的图像特征点匹配中，主要有两类方法：一类是依据图像的亮度、色彩、几何形状等特征进行匹配，如相关匹配、小二乘匹配和SIFT等；另一类是结合图像间的相对几何关系，如视差有限性条件、极线约束条件和单应约束条件。单应性矩阵描述了平面场景中不同视角下像点的对应关系，可以用于提高匹配效率。极线约束是多视图几何中的基本概念，它指出在不同图像中同一目标的直线投影应当保持一致，这一约束能帮助在特征点匹配时限制搜索范围，降低计算复杂性。 RANSAC（Random Sample Consensus）算法是用于剔除匹配中异常值的有效方法。在特征点匹配过程中，RANSAC通过随机选取部分匹配点形成一个假设模型，然后验证剩余点对模型的符合程度，不断迭代以找到最佳模型，从而排除匹配中的噪声和错误匹配。 摄像测量学的历史可以追溯到摄影术的诞生，随着技术进步，从模拟摄影测量到数字摄影测量，再到现在的摄像测量，精度和自动化程度不断提高。早期的摄影测量主要依赖专业设备，而现在，通过各种标定方法，普通摄像设备也能用于高精度测量任务。摄像测量不仅在三维重建中发挥重要作用，也在机器人导航、遥感、工业检测等领域有广泛应用。