典型文献
透视不变局部特征的LoFTR大视角弱纹理影像匹配
文献摘要：
针对影像匹配过程中的影像弱纹理区域特征检测困难,卷积神经网络(CNN)难以从量化后的特征中提取到有效的影像信息,以及受影像畸变的影响,对宽基线影像区域内检测到的特征基元难以关联等问题,该文在LoFTR基础上进行改进,将CNN和Transformer循环迭代后得到的弱纹理特征中加入大视角下的影像几何纠正,增强LoFTR弱纹理特征在视角变化影像上的透视不变性,由此获得大视角弱纹理影像地区的匹配算法.通过实验对比发现,该文方法的匹配数目以及误差较其他匹配算法均有较高提升.在Transformer迭代获取弱纹理区域特征的同时增强其对影像视角变化的透视不变性,可使该类特征适用于各种复杂场景下的匹配任务.
文献关键词：
深度学习;影像匹配;大视角;弱纹理
中图分类号：
作者姓名：
黄鹏飞;姚国标;张进;王福尧;张成成
作者机构：
山东建筑大学 测绘地理信息学院,济南 250101
文献出处：
引用格式：
[1]黄鹏飞;姚国标;张进;王福尧;张成成-.透视不变局部特征的LoFTR大视角弱纹理影像匹配)[J].测绘科学,2022(10):113-123
A类：
LoFTR
B类：
局部特征,大视角,影像匹配,弱纹理区域,区域特征,特征检测,取到,影像畸变,宽基,内检测,特征基元,Transformer,纹理特征,几何纠正,不变性,匹配算法,实验对比,匹配数,复杂场景
AB值：
0.27596
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