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我正在尝试匹配用内窥镜相机拍摄的成对图像之间的特征。我发现翻译图像时匹配的特征数量表现非常差（即使重叠仍然很高）。

几个问题

  • 这么少的特征匹配可能来自图像中存在的渐晕吗？（SIFT 描述符描述梯度，如果存在恒定的晕影梯度，这会破坏描述符吗？）
  • 相机校准会很差吗？
  • 您对改进匹配有任何其他建议吗？

这就是我正在做的事情： - 根据使用棋盘图案完成的相机校准重新映射图像 - 使用 SIFT (VLFeat) 检测特征 - 特征与几何验证步骤匹配（具有相当高阈值的 RANSAC）

这里举两个例子：（红色=未匹配的特征；绿色=几何验证后匹配的特征）小平移=合理匹配 在此处输入图像描述

大翻译=匹配差 在此处输入图像描述

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  • 我不认为渐晕是你的问题。

  • 如果基于您的校准的“重新映射”应该考虑镜头失真，那么如果参数估计错误，这当然会产生问题。此外，如果失真非常强，重新映射期间的采样可能会带来问题。此外，如果您使用对极矩阵进行异常值过滤，则必须考虑所有失真。

  • 似乎有一些模糊可能来自重新映射或相机运动。这肯定会弄乱结果。比较图 22 和图 9 的背景结构，我想知道那里到底要匹配什么。它看起来一点也不像翻译，更像是某种随机照明。也许您可以对图像显示的内容提供一些见解。

干杯，乔

于 2014-06-10T13:52:06.343 回答