摘要：由于直线断裂、遮挡以及共面空间直线投影等因素的影响,从左右图像中提取出来的直线之间会出现“一配多”甚至“多配多”的匹配情况,然而目前很少有算法能可靠地处理这些情况.提出了一种基于特征编组的匹配算法来解决它.与已有方法不同,该方法是在由两幅图像共同组成的直线集上进行编组.每个特征编组包含了内部直线之间的匹配关系.这样,直线匹配的问题就转化为从直线集中提取一些相互兼容的特征编组的问题.整个算法分为两步首先在几何和辐射约束的前提下构建所有可能的特征编组,并计算每个特征编组的匹配度,然后从所有可能的特征编组中寻找一个特征编组子集,在保证直线集中的每条直线最多属于该子集中一个特征编组的前提下,使得该子集中特征编组的匹配度之和最大.为了解决这个整数规划问题,设计了一种分两阶段的算法首先将整个问题分为多个子问题,然后对于每个子问题,利用分支定限法寻找最优解.将所提出的算法应用于实际的立体图像对中,取得了满意的结果.

摘要：特征匹配是基于特征图像配准方法的难点之一,利用空间关系的策略是解决它的一种可靠途径。首先从理论上统一基于空间关系的特征匹配方法的数学模型,然后详细剖析已有几种经典方法定义的全局一致性度量准则存在的问题,最后提出一种新的解决方法。该方法采用高斯分布描述匹配特征对的空间位置在变换模型约束下存在的不一致性,由此定义全局一致性度量准则,使它在平滑连贯性和全局最优解的突出性等方面比已有准则有较大改善,同时该准则中涉及的惟一参数———高斯分布的方差———对它的全局最优解的突出性影响较小,保证提出准则的稳健性。针对新定义准则的最优化求解问题,本文设计一个两步迭代优化算法。用大量实际图像测试本文提出的方法,并将它与几种经典方法进行比较,实验结果表明本文提出的方法是正确和稳健的。