Jul, 2023

大规模无人机图像的高效匹配查询：通过图索引全局描述符

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TL;DR该论文提出了一种高效的匹配对检索方法和实现了并行 SfM 重建的集成工作流，通过训练在线个体码书、使用 VLAD 聚合局部特征并通过 HNSW 图结构进行全局描述符索引，以加速匹配对检索并提高 SfM 重建效率。验证实验结果在三个大规模 UAV 数据集上表明，所提出的解决方案加速了匹配对检索，并在相对与绝对定向下都具有竞争性的准确性。
发现论文，激发创造
  • 利用摄影测量网格模型进行空地特征点匹配，实现集成化三维重建

    在城市环境中，使用航空和地面图像相结合的方法提高了地表重建的效率。为了解决来自视角和光照条件的巨大差异导致的特征点匹配困难的问题，本文提出了一种新方法，利用摄影测量网格模型进行相机标定和图像匹配，这种方法具有线性时间复杂度，可以解决多个问题，从而得到更为准确完整的模型。

    Feb, 2020

  • 具有深度前端的分布式全局结构恢复

    通过结合特征提取和匹配方面的发展，我们设计了一个模块化的 SfM 框架，旨在研究全局 SfM 与增量 SfM 方法的性能表现，并且实验证明，在不同数据集上，基于深度学习的两视图对应估计在点密度方面有所提升，但仍不如 SIFT 与增量 SfM 方法相比。

    Nov, 2023

  • 用于运动结构的统一视图图选择框架

    本研究提出了一种基于优化框架和网络流算法的视图图优化框架，可用于大规模运动结构三维重建，并通过成本模型实现了高精度、高效、准确重建的任务目标，该模型可以抽象出数据集和重建目标中独特的挑战，并显著改善了通用 SfM 管道的表现。

    Aug, 2017

  • 大尺寸环境下基于实时图像的六自由度定位

    该研究提出了一种基于图像的实时定位方法，通过结合一种基于二进制特征描述符的快速关键点跟踪方法和一个新的直接 2D 到 3D 匹配方法，有效地对大场景下的相机位置进行计算，并实现了实时的运行效果。

    Mar, 2012

  • 现场 SfM: 你所捕捉的就是你所得的

    通过使用词汇树对新拍摄的图像进行快速检索，然后采用最小二乘法进行鲁棒特征匹配，并通过优化实现高效的分层加权局部捆绑调整，实现了在线拍摄时图像的实时注册。

    Sep, 2023

  • 基于特征度量细化的像素完美式结构运动恢复

    本文通过直接对多个视图中的低级图像信息进行对齐以提高结构运动两个关键步骤的精度，该方法通过采用神经网络预测的密集特征来优化特征度量误差从而提高了相机姿态和场景几何的准确性。

    Aug, 2021

  • 多模式遥感图像快速鲁棒匹配技术

    该研究提出了一种快速而强韧的匹配框架，该框架将局部描述符与 3DFFT 技术相结合，用于不同模态数据的图像配准。实验结果表明，该框架比现有方法具有更优的匹配性能。

    Aug, 2018

  • Facebook AI 图像相似度挑战赛的全局与本地双重检索解决方案

    本研究提出了一种多分支检索方法，通过组合全局描述符和局部描述符来应对大规模数据以及图像复制攻击的挑战，其中包括丰富的数据增强和自监督学习等优化策略，并引入了鲁棒性较强的 SIFT 特征和 GPU Faiss 进行局部检索，在使用 KNN 匹配算法来判断匹配和合并分数时，我们展示了一些我们方法的消融实验，揭示了全局和局部特征的互补优势。

    Dec, 2021

  • GSLAM: 全局运动恢复下单目视觉 SLAM 的初始化鲁棒性

    该论文提出了一种结合全局 SfM 方法的新型单目 SLAM 方法，使用新颖的秩 1 矩阵分解技术解决了视觉里程计问题，并采用多阶段线性公式和 L1 优化进行姿势图优化，生成了更为稳健的重建结果，比最新的 SLAM 系统快 4 倍，并在 Vicon 运动捕捉房间记录的新数据集上与之前的系统和已有基准数据集进行了比较。

    Aug, 2017

  • 由局部递增到全局平均的并行运动结构

    本文提出一种可扩展的结构运动问题（SfM）求解方法，通过引入相机聚类算法将大型 SfM 问题划分为具有重叠的相机簇的子问题，并将局部增量 SfM 的相对位置应用到全局运动平均框架中以产生准确且一致的全局相机位姿。我们能够重建含有超过一百万张高分辨率图像的城市级数据集的相机位姿，在基准、Internet 和序列数据集上表现出卓越的准确性和鲁棒性。

    Feb, 2017