空间约束下正则化流形学习：高效影像匹配方法

本篇论文研究主要关注于大数据量的影像匹配问题，提出了一种新颖的基于空间约束的正则化流形学习影像匹配方法。该方法的核心在于结合曼哈顿距离计算特征点SIFT描述符的相似性，并引入空间结构关系作为正则化项。SIFT描述符因其高维度信息能精确表示特征点的局部差异性，因此被选作关键的特征表示。 论文首先阐述了影像匹配在摄影测量、计算机视觉和模式识别等领域的广泛应用，以及基于特征点的匹配方法的优势，特别是在抵抗噪声、灰度变化和图像变形方面。然而，传统的方法如SVD-SIFT和LE-SIFT在处理大范围图像变化时表现欠佳，因为它们仅依赖于特征点的空间关系，而忽略了局部相似性的权重。 为了改进这一点，作者借鉴了流形学习的思想，将两幅影像的特征点映射到同一流形空间，同时考虑了特征点之间的测地线距离或线性关系。文献[2]和[3]的工作在这方面取得了进展，但它们仍然存在局限性，例如[2]仅保持测地线距离可能导致匹配在大变化图像间的性能下降，而[3]依赖于预先给出的对应关系，限制了自动匹配的可能性。 本文的创新之处在于将特征点描述符的局部相似性作为流形学习的核心目标，而空间结构关系被用作正则化约束，以确保匹配的稳定性和准确性。作者并未直接采用欧氏距离，而是巧妙地处理了高维SIFT描述符带来的挑战，可能采用了更有效的方法，如非欧几里得距离或基于图的相似性计算。这样做的目的是降低算法的复杂度，使其能够处理大规模的特征点匹配任务，尤其适合于大数据量的影像。 通过实验，作者选择了来自不同来源的四组影像对，对比了所提出的算法与SVD-SIFT和LE-SIFT方法的结果。结果显示，新方法在匹配性能上超越了现有的技术，并且具有线性复杂度，这对于处理大量特征点的影像匹配问题具有显著优势。这表明，该方法在实际应用中具有很强的竞争力和实用性。因此，本文的研究不仅提供了理论支持，还为解决大规模影像匹配问题提供了一种有效的策略。