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目錄

前言

整理

圖像匹配

Part1：局部不變特征點匹配-2D

1. 什么是圖像特征點？- 關鍵點+描述子

2. 如何進行特征點匹配 ？- 人工設計檢測器

3. 如何進行特征點匹配 ？

3.1 深度學習特征檢測器 - 局部特征點的重復檢測

3.2 深度學習特征描述符學習

3.3 深度學習各階段統一

3.4 不同對象或場景的匹配方法研究( 圖像語義匹配)：

3.5 圖像匹配應用于臨床的精確診療

3.6 圖像匹配應用于遙感圖像處理-高分辨率

3.7 剔除誤差匹配

Part2：局部不變特征點匹配-3D

1.特征檢測

2. 誤差剔除

Part3：直線匹配

Part4：區域匹配

1.區域特征提取與匹配方法

2. 模板匹配

3. 深度學習方法-塊匹配

比較

其他

2維點匹配

3維點匹配

語義匹配

線匹配

模板匹配

塊匹配

文獻：

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紅胖子(紅模仿)的博文大全：開發技術集合（包含Qt實用技術、樹莓派、三維、OpenCV、OpenGL、ffmpeg、OSG、單片機、軟硬結合等等）持續更新中...（點擊傳送門）.

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? ? 圖像識別(匹配)方法|室內定位|論文與方法整理

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前言

研究圖像處理和算法有點上癮，看到一篇好文章，經過原文作者同意，進行轉載。

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整理

https://mp.weixin.qq.com/s/8ilO_X_uEfMMQDNwzLSaUQ

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圖像匹配

• 應用：目標識別、目標跟蹤、超分辨率影像重建、視覺導航、圖像拼接、三維重建、視覺定位、場景深度計算
• 方法：基于深度學習的特征點匹配算法、實時匹配算法、3維點云匹配算法、共面線點不變量匹配算法，以及基于深度學習的圖像區域匹配等。
• 分類：局部不變特征點匹配、直線匹配、區域匹配

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Part1：局部不變特征點匹配-2D

1. 什么是圖像特征點？- 關鍵點+描述子

• 關鍵點：指特征點在圖像中的位置，具有方向、 尺度等信息;
• 描述子：描述子通常是一個向量，描述關鍵點鄰域的像素信息。

2. 如何進行特征點匹配 ？- 人工設計檢測器

• 在向量空間對兩個描述子進行比較，距離相近則判定為同一個特征點
• 角點、邊緣點等都可以作為潛在特征點
  • 角點檢測算法?- 最常用：基于圖像灰度的方法
    • Harris【1】：通過兩個正交方向上 強度的變化率對角點進行定義，其本身存在尺度固 定、像素定位精度低、偽角點較多和計算量大等問題。
    • Harris改進算法【6】：將多分辨率思想引入 Harris 角點，解決了 Harris 算法不具有尺度變化的問題。
    • Harris改進算法【7】：在 Harris 算法中兩次篩選候選點集，利用最小二乘加 權距離法實現角點亞像素定位，大幅度提高角點檢測效率和精度。
    • Harris改進算法【8】：將灰度差分及模板與 Harris 算法相結合，解決了 Harris 算法中存在較多偽角 點和計算量大等問題。
  • 鄰域像素檢測
    • Fast【2】：通過鄰域像素對比進行特征點檢測并引入機器學習加速這一過程，可應用在對實時性要求較高的場合，如視頻監控中的目標識別。由于FAST 僅處理單一尺度圖像，且檢測的不僅僅是“角點”這一特征，還可以檢測到其他 符合要求的特征點，如孤立的噪點等。當圖像中噪 點較多時會產生較多外點，導致魯棒性下降。
  • SIFT【3】：不再局限于對角點檢測
    • SIFT總結【5】：許允喜等，對局部圖像描述符進行分析描述，對這類方法的計算復雜度、評價方法和應用領域 予以總結。
    • SIFT總結【4】：劉立等，對 SIFT 算法的演變以及在 不同領域的典型應用進行了較為全面的論述，并比 較了各類算法的優缺點。
    • SIFT算法改進【9】【10】【11】：針對算法時間復雜度高，PCA-SIFT, SURF, SSIF
    • SIFT算法改進【12】：對彩色圖 像進行處理的 CSIFT( colored SIFT)
    • SIFT算法改進【13】：使用對數極坐標分級結構的 GLOH( gradient location and orientation histogram)
    • SIFT算法改進【14】：具有仿射不變性的ASFIT( affine SIFT)

3. 如何進行特征點匹配 ？

3.1 深度學習特征檢測器 - 局部特征點的重復檢測

• FAST-ER算法【15】：把特征點檢測器定義為一種檢測高重復點的三元決策樹，并采用模擬退火算法對決策樹進行優化，從而提高檢測重復率。由于在每次 迭代過程中，都需要對重新應用的新決策樹進行檢 測，且其性能受到初始關鍵點檢測器的限制，降低了 該算法的魯棒性。
• 時間不變特征檢測器( TILDE) 【16】：Verdie 等人提出，能夠較好地對由天氣、季節、時 間等因素引起的劇烈光照變化情況下的可重復關鍵 點進行檢測。參與訓練的候選特征點是由多幅訓練 圖像中采用 SIFT 算法提取的可重復關鍵點組成，如 圖a ; 正樣本是以這些點為中心的區域，負樣本 是遠離這些點的區域。在進行回歸訓練時，正樣本 在特征點位置返回最大值，遠離特征點位置返回較 小值，如圖 b ; 回歸測試時，將測試圖像分成固定 大小的圖像塊，其回歸響應如圖c ，然后根據非 極大值抑制提取特征點，如圖d 。該方法適用于處理訓練數據和測試數據為同一場景的圖像。 （TILDE 采用手動標記的數據作為區分性特征訓練，使用DOG-difference of Gaussian收集訓練集，對于跨模態任務如RGB/深度模態對不再適用）

• 基于學習的協變特征檢測器【17】：綜合考慮兩個局部特征檢測器特性（檢測可區分的特征；協變約束-在不同的變換下重復檢測一致特征），Zhang 等人提出。該方法將 TILDE 的輸出作為候選標準圖像塊，通過變換預測 器的訓練建立學習框架，將局部特征檢測器的協變 約束轉化為變換預測器的協變約束，以便利用回歸 ( 如深度神經網絡) 進行變換預測。預測的變換有 兩個重要性質: 1) 變換的逆矩陣能將觀察到的圖像 塊映射到“標準塊”，“標準塊”定義了具有可區分性 的圖像塊以及塊內“典型特征”( 如單位圓) 的位置 和形狀; 2) 將變換應用到“典型特征”可以預測圖像 塊內變換特征的位置和形狀。
• Quadnetworks【18】：采用無監督學習方式進行特征點檢測。Savinov 等人 提出，該方法將關鍵點檢測問題轉化為圖像變換上的關鍵點 一致性排序問題，優化后的排序在不同的變換下具 有重復性，其中關鍵點來自響應函數的頂/底部分位 數。Quad-networks 的訓練過程如圖所示，在兩幅 圖像中提取隨機旋轉像塊對( 1，3) 和( 2，4) ; 每個塊 經過神經網絡輸出一個實值響應 H( p w) ，其中 p 表示點，w 表示參數向量; 通過四元組的排序一致 函數計算鉸鏈損失，并通過梯度下降法優化。Quadnetworks 在 RGB/RGB模式和RGB/深度模式的重復檢測性能均優于 DOG，可以和基于學習的描述符 相結合進行圖像匹配，還可用于視頻中的興趣幀檢測。

3.2 深度學習特征描述符學習

• 用于特征點描述符判別學習的 DeepDesc【19】：Simo-Serra 等人提出，該方法采用 Siamese 網絡側重訓練難以區分 類別的樣本，輸入圖像塊對，將 CNN 輸出的非線性 映射作為描述符，采用歐氏距離計算相似性并最小 化其鉸鏈損失。該方法適用于不同的數據集和應 用，包括寬基線圖像匹配、非剛性變形和極端光照變 化的情況，但該方法需要大量的訓練數據來保證其魯棒性。

3.3 深度學習各階段統一

• Yi 等人提出【20】：基于學習的不變特征變換( LIFT)?結合空間變換網絡【21】和 Softargmax 函數，將基于深度學習的特征點檢測【16】、基于深度學習的方向估計【22】和基于深度 學習的描述符【19】連接成一個統一網絡，從而實現完 整特征點匹配處理流水線。其中圖像塊的裁剪和旋 轉通過空間變換網絡實現，訓練階段采用四分支 Siamese 網絡，輸入特征點所在圖像塊， 其位置和方向均來自 SFM 算法的輸出，其中 P1 和 P2 為同一3D 點在不同視角下的圖像，P3 為不同3D 點的投影的圖像塊，P4 為不包含任何特征點的圖像 快，S 為得分圖，x 代表特征點位置。采用從后至前 的訓練策略，即先訓練描述子，再訓練方向估計，最 后訓練特征點檢測。測試階段，將特征點檢測與方 向估計及描述子分開，使優化問題易于處理。LIFT 方法的輸入為多尺度圖像，以滑窗形式進行特征點 檢測，提取局部塊逐個分配方向，再計算描述子。與 SIFT 相比，LIFT 能夠提取出更為稠密的特征點，且 對光照和季節變化具有很高的魯棒性。

3.4 不同對象或場景的匹配方法研究( 圖像語義匹配)：

與考慮在時間( 光流) 或空間( 立體) 相鄰的圖像特 征對應不同，語義對應的特征是圖像具有相似的高 層結構，而其精確的外觀和幾何形狀可能不同。

3.4.1 相同對象類的像對匹配

• 經 典 SIFT 流方法【23】：提出不同場景的稠密對應概念， 通過平滑約束和小位移先驗計算不同場景間的稠密 對應關系。
• Bristow 等人【24】：將語義對應問題轉化為 約束檢測問題，并提出 Examplar-LDA( Examplar linear discriminant analysis) 分類器。首先對匹配圖像 中的每個像素學習一個 Examplar-LDA 分類器，然后 以滑動窗口形式將其應用到目標圖像，并將所有分 類器上的匹配響應與附加的平滑先驗結合，從而獲 得稠密的對應估計。該方法改善了語義流的性能，在背景雜亂的場景下具有較強魯棒性。

3.4.2 不同對象類的像對匹配

• Novotny 等人【25】：提出基于幾何敏感特征的弱監督學習方法 AnchorNet。在只有圖像級標簽的監督下，AnchorNet 依賴一組從殘差超列 HC( hypercolumns) 中提取具 有正交響應的多樣過濾器，該過濾器在同一類別的 不同實例或兩個相似類別之間具有幾何一致性。 AnchorNet 通 過 在 ILSVＲC12 ( imagenet large scale visual recognition competition 2012) 上預先訓練的深 度殘差網絡( ＲesNet50) 模型初始化網絡參數，并采 用兩階段優化與加速訓練完成匹配。

3.4.3 多圖像語義匹配

可以找到多個圖像間的一致對應關系，從而在應用中發揮更為重要的作用

• 對象類模型重建【26】
• 自動地標注釋【27】
• Wang 等人【28】：將多圖像間的語義匹 配問題轉化為特征選擇與標注問題，即從每幅圖像 的初始候選集中選擇一組稀疏特征點，通過分配標 簽建立它們在圖像間的對應關系。該方法可以為滿 足循環一致性和幾何一致性的圖像集合建立可靠的 特征對應關系，其中循環一致性可以對圖像集合中 的可重復特征進行選擇和匹配。低秩約束用于確保 特征對應的幾何一致性，并可同時對循環一致性和 幾何一致性進行優化。該方法具有高度可擴展性， 可以對數千幅圖像進行匹配，適用于在不使用任何 注釋的情況下重構對象類模型。

3.5 圖像匹配應用于臨床的精確診療

通過精確比對器官的幾何形狀，來判斷臟器是否存在病變; 通過分析腫瘤的幾何特征，來判斷腫瘤是否為惡性。

• Yu 等人［29］提 出 A-NSIFT( accelerated multi-dimensional scale invariant feature transform) 與 PO-GMMＲEG( parallel optimization based on gaussian mixture model registration) 相結合的方法，改進了特征提取和匹配過程。ANSIFT 為加速版 NSIFT，采用 CUDA 編程加速 NSIFT 的前兩個步驟，用于提取匹配圖像和待匹配圖像中 的特征點( 僅保留位置信息) 。PO-GMMＲEG 是基 于并行優化的高斯混合模型( GMM) 匹配算法，并行 優化使得匹配圖像和待匹配圖像可以任意旋轉角度 對齊。該方法可以減少時間消耗，提高大姿態差異 下的匹配精度。
• TV-L1 ( total variation-L1 ) 光流模型［30］能有效地保 持圖像邊緣等特征信息，但對于保持具有弱導數性 質的紋理細節信息仍不夠理想。
• 張桂梅等人［31］將 G-L ( Grünwald-Letnikov ) 分 數 階 微 分 理 論 引 入 TV-L1 光流模型，代替其中的一階微分，提出分數階 TV-L1 光流場模型 FTV-L1 ( fractional TV-L1 ) 。同 時給出匹配精度和 G-L 分數階模板參數之間關系， 為最佳模板選取提供依據。FTV-L1 模型通過全變分 能量方程的對偶形式進行極小化以獲得位移場，可 以解決圖像灰度均勻，弱紋理區域匹配結果中的信 息模糊問題。該方法能有效提高圖像匹配精度，適合于包含較多弱紋理和弱邊緣信息的醫學圖像匹配。
• 為了解決待匹配圖像對中目標的大形變和灰度 分布呈各向異性問題，陸雪松等人［32］將兩幅圖像的 聯合 Ｒenyi α -entropy 引入多維特征度量并結合全 局和局部特征，從而實現非剛性匹配。首先，采用最 小距離樹構造聯合 Ｒenyi α -entropy 度量準則; 其 次，根據該度量相對形變模型 FFD( free-form deformation) 的梯度解析表達式，采用隨機梯度下降法進 行優化; 最后，將圖像的 Canny 特征和梯度方向特征 融入度量中，實現全局和局部特征的結合。該方法 的匹配精度與傳統互信息法和互相關系數法相比有 明顯提高，且新度量方法能克服因圖像局部灰度分 布不一致造成的影響，能夠在一定程度上減少誤 匹配。
• Yang 等人［33］ 提出的 FMLND( feature matching with learned nonlinear descriptors) 采用基于學習的局 部非線性描述符 LND 進行特征匹配，對來自 T1w 和 T2w 兩種不同成像參數的磁共振成像( MＲI) 數據的 CT( computed tomography) 圖像進行預測。該過程分 為兩個階段: 學習非線性描述符和預測 pCT( pseudo CT) 圖像。第 1 階段，首先采用稠密 SIFT 提取 MＲ 圖像的特征; 其次通過顯式特征映射將其投影到高 維空間并與原始塊強度結合，作為初始非線性描述 符; 最后在基于改進的描述符學習( SDL) 框架中學 習包含監督的 CT 信息的局部描述符。第 2 階段， 在訓練 MＲ 圖像的約束空間內搜索輸入 MＲ 圖像 的局部描述符的 K 最近鄰域，和對應原始 CT 塊進 行映射，對重疊的 CT 塊進行加權平均處理得到最 終的 pCT 塊。與僅使用成像參數 T1w 或 T2w 的 MＲ 圖像方法相比，FMLND 方法提高了預測的準 確率。
• 對骨盆CT和MRI匹配可以促進前列腺癌放射治療兩種方式的有效融合。由于骨盆器官的模態外 觀間隙較大，形狀/外觀變化程度高，導致匹配困難。 基于此，Cao 等人【34】提出基于雙向圖像合成的區域 自適應變形匹配方法，用于多模態骨盆圖像的匹配， 雙向圖 像 合 成，即 從MRI合 成CT并 從CT合 成MRI。多目標回歸森林 MT-ＲF 采用CT模式和MRI模式對方向圖像合成進行聯合監督學習，消除模態 之間的外觀差異，同時保留豐富的解剖細節，其匹配 流程為: 首先，通過 MT-ＲF 合成雙向圖像，獲得實際CT和合成CT( S-CT) 的CT像對以及實際MRI和合成 MＲI( S-MRI) 的 MＲI 像對; 其次，對CT像對的骨骼區域和 MRI像對的軟組織區域進行檢測，以結合 兩種模式中的解剖細節; 最后，利用從兩種模式中選 擇的特征點進行對稱匹配。在匹配過程中，特征點 數量逐漸增加，對形變場的對稱估計起到較好的分 級指導作用。該方法能夠較好地解決骨盆圖像匹配 問題，具有較高的準確性和魯棒性。

3.6 圖像匹配應用于遙感圖像處理-高分辨率

• 何夢夢等人【35】對細節紋理信息豐富的高分辨率光學及 SAR( synthetic aperture radar) 遙感圖像進行分析，提出一種特征 級高分辨率遙感圖像快速自動匹配方法。該方法首 先對匹配圖像和待匹配圖像進行 Harr 小波變換，將 其變換到低頻近似圖像再進行后續處理，以提高圖 像匹配速度; 接著對光學圖像和 SAＲ 圖像分別采用 Canny 算子和 ＲOA( ratio of averages) 算子進行邊緣 特征提取，并將邊緣線特征轉換成點特征; 而后通過 匹配圖像和待匹配圖像中每對特征點之間的最小和 次小角度之比確定初始匹配點對，并通過對隨機抽 樣一致性算法( ＲANSAC) 添加約束條件來濾除錯誤 匹配點對; 最后采用分塊均勻提取匹配點對的方法， 進一步提高匹配精度。該方法能快速實現并具有較 高的配準精度和較好的魯棒性。

3.7 剔除誤差匹配

3.7.1 幾何約束為參數的情況，如要求相應點位于極線上

• Fischler 等 人［36］提出 RANSAC 方法，采用迭代方式從包含離群 數據的數據集中估算出數學模型。進行匹配點對的 提純步驟為: 1) 從已匹配的特征點對數據集中隨機 抽取四對不共線的點，計算單應性矩陣 H，記作模型 M; 2) 設定一個閾值 t，若數據集中特征點與 M 之間 的投影誤差小于 t，就把該點加入內點集，重復以上 步驟，迭代結束后對應內點數量最多的情況即為最 優匹配。ＲANSAC 對誤匹配點的剔除依賴單應性矩 陣的計算，存在計算量大、效率低等問題。
• 文獻［37］通過引入針對內點和外點的混合概 率模 型 實 現 了 參 數 模 型 的最大似然估計。
• 文獻［38］使用支持向量回歸學習的對應函數，該函 數將一幅圖像中的點映射到另一幅圖像中的對應點， 再通過檢驗它們是否與對應函數一致來剔除異常值。
• 將點對應關系通過圖匹配進行描述［39-40］
• 為了在不依賴 ＲANSAC 情況下恢復大量內點，Lin 等人【41】提出 BF( bilateral functions) 方法，從含 有噪聲的匹配中計算全局匹配的一致函數，進而分 離內點與外點。BF 從一組初始匹配結果開始，利用 每個匹配定義的局部仿射變換矩陣計算兩幅圖像之 間的仿射運動場。在給定運動場的情況下，BF 為每 個特征在描述符空間尋找最近鄰匹配以恢復更多對 應關系。與 ＲANSAC 相比，雙邊運動模型具備更高 的查全率和查準率。
• 受 BF 啟發，Bian 等人【42】將運動平滑度作為統計量，提出基于網格的運動統計( GMS)?方法，根據 最近鄰匹配數量區分正確匹配和錯誤匹配點對。 GMS 算法的核心為運動統計模型，如圖 4 所示。其 中，si 和 sj 分別表示正確匹配 xi 和錯誤匹配 xj 的運 動統計，為了加速這一過程，可將整幅圖像劃分成 G = 20 × 20 的網格，并在網格中進行操作。由于 GMS 算法在進行網格劃分時，并未考慮圖像大小， 對于長寬比例不一致的圖像，會生成矩形狀的網格， 導致網格中特征分布不均。基于此，文獻［43］通過 計算五宮格特征分數剔除外點，并將圖像大小作為 約束對圖像進行方形網格劃分，能夠在提高運算速 度的同時獲得與 GMS 算法相同的匹配精度。

3.7.2 幾何約束為非參數

• Ma 等人［44］提出 VFC( vector field consensus) 方法，利用向量場的光滑先驗，從帶有外點的樣本中尋找向量場的魯棒估計。向量場的光滑 性由再生核希爾伯特空間( RKHS) 【45】范數表征，VFC 算法基于這一先驗理論，使用貝葉斯模型的最 大后驗( MAP) 計算匹配是否正確，最后使用 EM 算法將后驗概率最大化。VFC 算法的適用范圍: 1) 誤匹配比例高的時候( 遙感圖像、紅外圖像和異質圖像) ; 2) 無法提供變換模型的時候( 如非剛性變形、 相機參數未知) ; 3) 需要一個快速匹配算法且不需要求解變換參數的時候。

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Part2：局部不變特征點匹配-3D

3維圖像常用的表現形式包括: 深度圖( 以灰 度表達物體與相機的距離) 、幾何模型( 由 CAD 軟 件建立) 、點云模型( 所有逆向工程設備都將物體采 樣成點云) ，3 維點匹配算法中常見的是基于點云模 型的和基于深度模型的。點云模型中的每個點對應 一個測量點，包含了最大的信息量。

1.特征檢測

• PointNet【46】可以直接將 3D 點云作為輸入，其改進版 PointNet++【47】能更好地提取局部信息。3 維局部描述符在 3 維視 覺中發揮重要作用，是解決對應估計、匹配、目標檢 測和形狀檢索等的前提，廣泛應用在機器人技術、導 航( SVM) 和場景重建中。點云匹配中的 3 維幾何 描述符一直是該領域的研究熱點，這種描述符主要 依賴 3 維局部幾何信息。
• Deng 等人［48］提出具有全局感知的局部特征提取網絡 PPFNet?( point pair feature network) 。PPFNet 結構如圖 5 所示。塊描述 Fr 由點對特征( PPF) 集合、局部鄰域內的點及法線 構成，首先采用 PointNet 處理每個區域塊，得到局部 特征; 其次通過最大池化層將各個塊的局部特征聚 合為全局特征，將截然不同的局部信息匯總到整個 片段的全局背景中; 最后將該全局特征連接到每個 局部特征，使用一組多層感知機( MLP) 進一步將全 局和局部特征融合到最終全局背景感知的局部描述 符中。PPFNet 在幾何空間上學習局部描述符，具有 排列不變性，且能充分利用原始點云的稀疏性，提高 了召回率，對點云的密度變化有更好的魯棒性。但 其內存使用空間與塊數的 2 次方成正比，限制了塊 的數量，目前只能設置為 2 K。

• 在基于深度模型的匹配算法中，Zhou 等人【49】基于多視圖融合技術 Fuseption-ＲesNet(FRN)?，提出 多視圖描述符 MVDesc。FＲN 能將多視圖特征映射 集成到單視圖上表示，如圖 6 所示。其中，視圖池化 ( view pooling) 用于快捷連接，Fuseption 分支負責學 習殘差映射，兩個分支在精度和收斂率方面互相加強。采用 3 × 3、1 × 3 和 3 × 1 3 種不同內核尺寸的 輕量級空間濾波器提取不同類型的特征，并采用上 述級聯特征映射的 1 × 1 卷積負責跨通道統計量的合并與降維。將 FＲN 置于多個并行特征網絡之上， 并建立 MVDesc 的學習網絡，其中卷積 6 的通道數 與特征網絡輸出的特征映射通道數相同。

• 與依 賴多視圖圖像或需要提取固有形狀特征的卷積神經網絡不同，Wang 等人［50］提出一種可以根據 3 維曲面形狀生成局部描述符的網絡框架。該方法將關鍵點的鄰域進行多尺度量化并參數化為 2 維網格，并 將其稱之為幾何圖像，描述符的訓練過程如下: 首先 提取曲面上關鍵點鄰域的多尺度局部塊，根據這些塊構造一組幾何圖像; 其次將這些塊輸入 Triplet 網 絡，每個網絡分支采用 ConvNet ( convolutional networks) 訓練; 最后輸出 128 維描述符，并采用 MinCV Triplet 損失函數最小化錨樣本和正樣本距離的變異系數( CV) 之比。相對于其他局部描述符學習方法，該方法具有更好的可區分性、魯棒性及泛化 能力。
• Georgakis 等人［51］提出用于特征點檢測和描述符學習的端到端框架。該框架基于 Siamese 體系結 構，每個分支都是一個改進的 Faster Ｒ-CNN［52］。如 圖 7 所示，采用 VGG-16 的卷積層 cov5_3 提取深度圖I的深度卷積特征，一方面經過ＲPN( region propose network) 處理，產生特征點的候選區域( 橙色區域) 及分數 S ; 另一方面輸入到 ＲoI( region of interest) 池化層，經過全連接層將特征點候選區域映射 到對應卷積特征 f 上; 采樣層以候選區域的質心 x、 卷積特征 f 、深度圖像值 D、相機姿態信息 g 和相機 內在參數作為輸入，動態生成局部塊對應標簽( 正 或負) ，并采用對比損失函數 Lcontr 最小化正樣本對間的特征距離，最大化負樣本對間的距離，該方法對視角變化具有一定的魯棒性。

2. 誤差剔除

• 采用基于圖模型的3維誤匹配點剔除方法RMBP( robust matching using belief propagation) 。該模型可以描述匹配對之間的相 鄰關系，并通過置信傳播對每個匹配對進行推斷驗 證，從而提高 3 維點匹配的準確性和魯棒性。

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Part3：直線匹配

研究直線匹配首先要克服線特征本身存在的一 些問題，如端點位置不準確、圖像邊緣特征不明顯、 線段碎片問題等，與點特征相比，線特征包含更多場 景和對象的結構信息。線特征匹配方法可以大致分 為 3 種: 基于單線段匹配方法、基于線段組方法和基于共面線—點不變量( LP) 方法。

1.基于單線段匹配

• Wang 等人［53］提出 的 MSLD( mean standard deviation line descriptor) 方 法通過統計像素支持區域內每個子區域 4 個方向的 梯度向量構建描述子矩陣，進而提高描述符的魯棒 性。MSLD 對具有適當變化的紋理圖像有較好的匹 配效果，可以應用在 3 維重建和目標識別等領域。 為了解決 MSLD 對尺度變化敏感問題，文獻［54］將 區域仿射變換和 MSLD 相結合，利用核線約束確定 匹配圖像對應的同名支持域，并對該支持域進行仿 射變換以統一該區域大小，實現不同尺度圖像上直 線的可靠匹配。
• 與 MSLD 相似，Zhang 等人［55］提出 線帶描述符( LBD)?，在線支持區域( LSＲ) 中計算描 述符，同時利用直線的局部外觀和幾何特性，通過成 對幾何一致評估提高對低紋理圖像直線匹配的精確 度。該方法可在不同尺度空間中檢測線段，能夠克 服線段碎片問題，提高抗大尺度變化的魯棒性。

2.基于線段組方法

• 當像對間旋轉角度過大時，單線段匹配方法的匹配準確率不高，可以采用線段組匹配方法通過更多的幾何信息解決這一問題。Wang 等人［56］基于線段局部聚類的方式提出半局部特征 LS( line signature)?，用于寬基線像對匹配，并采用多尺度方案提 高尺度變化下的魯棒性。
• 為了提高在光照不受控制 情況下對低紋理圖像的匹配準確度，López 等人［57］ 將直線的幾何特性、局部外觀及線鄰域結構上下文 相結合，提出雙視圖( two-view) 直線匹配算法 CA。 首先對線特征進行檢測: 1) 在高斯尺度空間利用基 于相位的邊緣檢測器提取特征; 2) 根據連續性準則 將邊緣特征局部區域近似為線段; 3) 在尺度空間進 行線段融合。其次，該方法中的相位一致性對于圖 像亮度和對比度具有較高不變性，線段融合可以減 少重疊線段以及線段碎片出現。最后，線特征匹配 采用迭代方式進行，通過不同直線鄰域的局部結構 信息來增強每次迭代的匹配線集，該方法適用于低 紋理圖像中線特征的檢測與匹配。

基于線段組匹配方法對線段端點有高度依賴性，圖像變換及部分遮擋可能導致端點位置不準確， 進而影響匹配效果。

3.基于共面線—點不變量( LP) 方法

• Fan 等人［58-59］利用線及其鄰域點的局部幾何信息構造共面線—點不變量( LP) 用 于線匹配。LP 包括: “一線 + 兩點”構成的仿射不 變量和“一線 + 四點”構成的投影不變量。該投影 不變量和“兩線 + 兩點”構成的投影不變量［60］ 相 比，可以直接用于線匹配而無需復雜的組合優化。 根據直線的梯度方向，將線鄰域分為左鄰域和右鄰 域( 線梯度方向) ，以獲得左右鄰域內與線共面的匹 配點，進行線相似性度量時，取左右鄰域相似性的最大值。
• 該方法對誤匹配點和圖像變換具有魯棒性， 但高度依賴匹配關鍵點的準確性。為此，Jia 等 人［61］基于特征數 CN［62］提出一種新的共面線—點 投影不變量。CN 對交叉比進行擴展，采用線上點 和線外點描述基礎幾何結構。通過“五 點”構 造 線—點不變量，其中兩點位于直線上，另外三點位于 直線同一側但不共線，如圖 8 所示。點 KP1 l ，KP2 l ， P1 ，P2 ，P3 用于構造該不變量，通過兩點連線可以 獲得其他特征點。計算直線鄰域相似性時，把線鄰 域按照線梯度方向分為左鄰域和右鄰域( 梯度方 向) ，根據線點不變量分別計算左、右鄰域的相似 性。這種相似性度量方法受匹配特征點的影響較 小。該方法對于低紋理和寬基線圖像的線匹配效果 要優于其他線匹配算法，對于很多圖像失真也有較 好魯棒性。由于該線—點不變量是共面的，對于非平面場景圖像的處理具有局限性。

對航空影像進行線匹配時，線特征通常會出現遮擋、變形及斷裂等情況，使得基于形態的全局描述 符不再適用。基于此，歐陽歡等人［63］聯合點特征匹 配優勢，通過對線特征進行離散化描述并結合同名 點約束實現航空影像線特征匹配。線特征離散化， 即將線看做離散點，通過統計線上同名點的分布情 況來確定線特征的初匹配結果，最后利用點線之間 距離關系對匹配結果進行核驗。同名點約束包括單 應性約束和核線約束，單應性約束實現線特征之間 的位置約束，核線約束將匹配搜索空間從 2 維降至 1 維。線上離散點的匹配約束如圖 9 所示，IL 為目 標影像，l1 為目標線特征，p 為其上一點; IＲ 為待匹 配影像，線 E 代表 p 所對應核線，p' 為 p 由單應性矩 陣映射得到的對應點，虛線圓為單應性矩陣的約束 范圍，l'1 、l'2 、l'3 是由約束確定的候選線特征，點 p1、p2 、p3 為 p 的候選同名點。該算法匹配正確率 高，匹配速度相對較快，可實現斷裂線特征的多對多匹配，但匹配可靠性仍受到點特征匹配的影響，對于 難以獲得初始同名點的區域，其適用性不高。

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Part4：區域匹配

1.區域特征提取與匹配方法

區域特征具有較高的不變性與穩定性，在多數圖像中可以重復檢測，與其他檢測器具有一定互補性，被廣泛應用于圖像識別、圖像檢索、圖像拼接、3 維重建、機器人導航等領域。

• Matas 等人［64］于 2002 年提 出最大穩定極值區域( MSEＲ) 采用分水嶺方法，通 過對灰度圖像取不同閾值分割得到一組二值圖，再 分析相鄰二值圖像的連通區域獲得穩定區域特征。 經典 MSEＲ 算法具有較高的時間復雜度。
• Nistér 等 人［65］基于改進的分水嶺技術提出一種線性計算 MSEＲ 的算法，該算法基于像素的不同計算順序，獲 得與圖像中存在灰度級數量相同的像素分量信息， 并通過組件樹表示對應灰度級。MSEＲ 這類方法可 用于圖像斑點區域檢測及文本定位，也可與其他檢 測器結合使用，如文獻［66］將 SUＲF 和 MSEＲ 及顏 色特征相結合用于圖像檢索，文獻［67］將 MSEＲ 與 SIFT 結合用于特征檢測。
• 區域特征檢測還可利用計算機技術中的樹理論 進行穩定特征提取，Xu 等人［68］提出一種基于該理 論的拓撲方法 TBMＲ( tree-based Morse regions)?。該 方法以 Morse 理論為基礎定義臨界點: 最大值點、最小值點和鞍點，分別對應最大樹葉子節點、最小樹葉 子節點和分叉節點。TBMＲ 區域對應樹中具有唯一 子節點和至少具有一個兄弟節點的節點。如圖 10 所示，節點 A 和 C 代表最小值區域; 節點 H 和 E 代 表最大值區域; 節點 A ∪ B ∪ C ∪ D ∪ G 和 E ∪ F ∪ G ∪ H 表示鞍點區域; 節點 A ∪ B 、C ∪ D 、E ∪ F 為所求 TBMＲ 區域。該方法僅依賴拓撲信息，完全繼承形狀空間不變性，對視角變化具有魯棒性，計算 速度快，與 MSEＲ 具有相同復雜度，常用于圖像配準 和 3 維重建。

2. 模板匹配

模板匹配是指給定一個模板( 通常是一塊小圖像區域) ，在目標圖像中尋找與模板對應區域的方法，被廣泛應用于目標跟蹤、目標檢測及圖像拼接等領域。

模板和目標圖像子窗口間的相似性度量是模板 匹配的主要部分，常采用逐像素比較的計算方式，如 上述方法采用的 SAD、CSAD 和 SV-NCC，此外還有 差值平方和 SSD 等，這些方法在圖像背景雜亂或發 生復雜形變的情況下不再適用。

• Korman 等人［69］提出可以處理任意仿射變換的模板匹配算法 FAST-Match?( fast affine template matching) ，該方法首先將彩色圖像灰度化，再構建 仿射變換集合，并遍歷所有可能的仿射變換，最后計 算模板與變換后區域之間絕對差值的和 SAD，求取 最小值作為最佳匹配位置。該方法能夠找到全局最 優匹配位置，但對彩色圖像匹配時，需預先轉換成灰 度圖像，而這一過程損失了彩色空間信息，降低了圖像匹配的準確率。
• Jia 等人［70］將灰度空間的 SAD 拓 展到 ＲGB 空間形成 CSAD( colour SAD) ，提出適合 彩色 圖 像 的 模 板 匹 配 算 法?CFAST-Match?( colour FAST match) 。該方法通過矢量密度聚類算法計算 每個像素點所屬類別，并統計同類像素個數及 ＲGB 各通道的累計值，以此求解每個分類的矢量中心，將 矢量中心作為 CSAD 的判定條件，同類像素個數的 倒數作為分值系數，以此建立新的相似性度量機制。
• 上方法對存在明顯色差的區域具有較高匹配精度， 但部分參數依據經驗設置，且不適合處理大尺寸圖 像。為了解決這一問題，文獻［71］提出一種基于分值圖的模板匹配算法。該方法依據彩色圖像的多通道特征，采用抽樣矢量歸一化互相關方法 ( SVNCC) 度量兩幅圖像間的區域一致性，以降低光照和噪聲影響。
• Dekel 等人［72-73］基 于模板與目標圖像間的最近鄰( NN) 匹配屬性提出 一種新的 BBS( best-buddies similarity) 度量方法，采 用不同圖像特征( 如顏色、深度) 通過滑動窗口方式 統計模板點與目標點互為 NN 的匹配數量，并將匹 配數量最多的窗口視為最終匹配位置。但該算法在 發生劇烈非剛性形變或處于大面積遮擋及非均勻光 照等環境下匹配魯棒性差。文獻［74］利用曼哈頓 距離代替 BBS 算法中的歐氏距離，并對生成的置信 圖進行閾值篩選和濾波，能夠較好地解決光照不均 勻、模板中外點較多與旋轉變形等多種復雜條件下 的匹配問題。
• 采用雙向 NN 匹配導致 BBS 的計算時間較長，?Talmi 等人［75］提出基于單向 NN 匹配的 DDIS?( deformable diversity similarity) 方法。首先計算目標圖 像窗口點在模板中的 NN 匹配點，并統計對應同一 匹配點的數量，計算像素點的置信度。其次采用歐 氏距離計算目標點和對應 NN 匹配點間距離，最后 結合度量模板和目標圖像窗口間的相似性獲得匹配 結果。盡管 DDIS 降低了算法復雜度并提高了檢測 精度，但當形變程度較大時依然會影響匹配效果。
• 由于 DDIS 對每個滑動窗口單獨計算 NN 匹配且滑 動窗口的計算效率較低，導致模板在與較大尺寸的 目標圖像進行匹配時，處理時間較長。為此，Talker 等人［76］基于單向 NN 匹配提出 DIWU( deformable image weighted unpopularity) 方法。與 DDIS 基于目 標圖像窗口點不同，DIWU 計算整幅目標圖像點在 模板中的最近鄰匹配點，若多個像素的 NN 匹配點 相同，則像素的置信分數就低，匹配的正確性就低。 DIWU 以第 1 個圖像窗口的分數為基礎，逐步計算 之后的每個窗口分數，該方法在保證匹配準確性的同時，提高了運算速度，使得基于 NN 的模板匹配適合實際應用。
• BBS 和 DDIS 均采用計算矩形塊間的相似性度量解決幾何形變和部分遮擋問題，但滑動窗口的使 用限制了遮擋程度。Korman 等人［77］基于一致集最 大化( CSM) 提出適用于存在高度遮擋情況下的模 板匹配算法 OATM?( occlusion aware template matching) 。OATM 通過約簡方法，將單個向量和 N 個目 標向量間的匹配問題轉化為兩組 槡N 向量間的匹配 問題，并基于隨機網格哈希算法進行匹配搜索。匹 配搜索的過程為尋找 CSM 的過程，即使用閾值內的 殘差映射進行變換搜索。OATM 提高了算法的處理 速度，較好地解決了遮擋問題。
• 與基于歐氏距離的像素間的相似性不同，共現 統計( cooccurrence statistics) 是從數據中學習像素間 的相似性。Kat 等人［78］通過統計模板點和目標點在 目標圖像窗口共同出現的概率提出 CoTM( cooccurrence based template matching) 。CoTM 在處理彩色 圖時，采用 k-means 聚類算法將圖像量化為 k 個類 簇，根據共現矩陣統計模板和目標圖像中的類簇對 在目標圖像中共同出現的次數，再基于每個類簇的 先驗概率進行歸一化，構造點互信息( PMI) 矩陣，值 越大表明共現概率越高，誤匹配率越低。最后根據 PMI 計算模板類簇中的像素和目標圖像窗口中包含 的類簇中的像素之間的相關性，選出最佳匹配位置。 CoTM 也適用于顏色特征之外的其他特征，如深度 特征，可將共現統計( 捕獲全局統計) 與深度特征 ( 捕獲局部統計數據) 相結合，在基于標準數據集的 模板匹配中提升匹配效果。

3. 深度學習方法-塊匹配

近年來，基于深度學習的圖像區域匹配成為研 究熱點，卷積神經網絡( CNN) 在局部圖像區域匹配的應用中，根據是否存在度量層可以分為兩類:

第一 類為具有度量層的方法，這類網絡通常把圖像塊對 匹配問題視為二分類問題。

• Han 等 人［79］ 提出 的 MatchNet?通過 CNN 進行圖像區域特征提取和相似 性度量，過程如圖 11 所示。對于每個輸入圖像塊， 特征網絡輸出一個固定維度特征，預處理層的輸入 為灰度圖像塊，起到歸一化作用。卷積層激活函數 為 ＲeLU，瓶頸( bottlebeck) 層為全連接層，能夠降低 特征維度并防止網絡過擬合。采用 3 個全連接層組 成的度量網絡計算特征對的匹配分數，雙塔結構在 監督環境下聯合訓練特征網絡和度量網絡。
• Zagoruyko 等人［80］ 提出 DeepCompare 方法，通 過 CNN 比較灰度圖像塊對的相似性。該方法對基 礎網絡框架 Siamese、pseudo-Siamese 和 2 通道( 2ch) 進行描述，并在此基礎上采用深度網絡、中心環繞雙 流網絡( central-surround two-stream，2stream) 和空間 金字塔池化( SPP) 網絡提升基礎框架性能。
• 為了提高衛星影像的配準率，范大昭等人［81］提 出基于空間尺度雙通道深度卷積神經網絡方法 ( BBS-2chDCNN)?。BBS-2chDCNN 是在雙通道深度 卷積神經網絡( 2chDCNN) 前端加入空間尺度卷積 層，以加強整體網絡的抗尺度特性。2chDCNN 將待 匹配點對局部合成的兩通道影像作為輸入數據，依 次進行 4 次卷積、ＲeLU 操作、最大池化操作，3 次卷 積和 ＲeLU 操作，最后進行扁平化和兩次全連接操 作輸出一維標量結果。該方法適用于處理異源、多 時相、多分辨率的衛星影像，較傳統匹配方法能提取 到更為豐富的同名點。

第二類方法不存在度量層，這類網絡的輸出即為特征描述符，在某些應用中可以直接代替傳統描述符。

• Balntas 等人［82］提出的 PN-Net 采用 Triplet 網 絡訓練，訓練過程如圖 14 所示。圖像塊三元組 T = { p1，p2，n} ，包 括 正 樣 本 對 ( p1，p2 ) 和 負 樣 本 對 ( p1，n) 、( p2，n) ，采用 SoftPN 損失函數計算網絡輸 出描述子間相似性，以確保最小負樣本對距離大于 正樣本對距離。表 2 給出所采用的 CNN 體系結構 的參數，采用 32 × 32 像素的圖像塊作為輸入，括號 內的數字表示卷積核大小，箭頭后面的數字表示輸 出通道數，Tanh 為激活函數。與其他特征描述符相 比，PN-Net 具有更高效的描述符提取及匹配性能， 能顯著減少訓練和執行時間。

• Yang 等人［83］提出用于圖像塊表示的一對互補 描述符學習框架 DeepCD。該方法采用 Triplet 網絡 進行訓練，輸出主描述符( 實值描述符) 和輔描述符 ( 二值描述符) ，如圖 15 所示，輸入圖像區域包括正 樣本對 ( a，p) ，負樣本對 ( a，n) 和 ( p，n) ，L 代表 主描述符，C 代表輔描述符，Δ 代表主描述符距離， Δ 珚代表輔描述符距離。數據相關調制層( DDM) 通過學習率的動態調整實現輔助描述符對主導描述符 的輔助作用。該方法能夠有效地提高圖像塊描述符 在各種應用和變換中的性能。

• 以上這些方法都是對圖像塊對或三元組進行的 處理，Tian 等人［84］提出的 L2-Net?通過 CNN 在歐氏 空間將一批圖像塊轉換成一批描述符，將批處理中 的最近鄰作為正確匹配描述符。如圖 16 所示，每個 卷積層左邊數字代表卷積核大小，右邊數字表示輸 出通道數，2 表示下采樣層的步長; 3 × 3 Conv 由卷 積、批歸一化( BN) 和 ＲeLU( rectified linear unit) 組 成; 8 × 8 Conv 由卷積和批歸一化( BN) 組成; 局部響應歸一化層( LＲN) 作為單元描述符的輸出層，獲 得 128 維描述符。CS L2-Net 由兩個獨立 L2-Net 級 聯成雙塔結構，左側塔輸入和 L2-Net 相同，右側塔 輸入是中心裁剪后的圖像塊。采用漸進式采樣策 略，在參與訓練的批樣本中，從每對匹配樣本中隨機 抽取一個組成若干不匹配樣本，增加負樣本數量。 與成對樣本和三元組樣本相比，能夠利用更多負樣 本信息。

比較

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其他

2維點匹配

• TILDE
  • https://cvlab.epfl.ch/research/tilde
• 協變特征檢測[17]
  • http://dvmmweb.cs.columbia.edu/files/3129.pdf
  • https://github.com/ColumbiaDVMM/Transform_Covariant_Detector
• DeepDesc
  • http://icwww.epfl.ch/~trulls/pdf/iccv-2015-deepdesc.pdf
  • https://github.com/etrulls/deepdesc-release
• LIFT
  • https://arxiv.org/pdf/1603.09114.pdf
  • https://github.com/cvlab-epfl/LIFT
• Quad-networks
  • https://arxiv.org/pdf/1611.07571.pdfGMShttp://jwbian.net/gmsVFC
  • http://www.escience.cn/people/jiayima/cxdm.html

3維點匹配

• PPFNet
  • http://tbirdal.me/downloads/tolga-birdal-cvpr-2018-ppfnet.pdf
• 文獻[51]
  • http://cn.arxiv.org/pdf/1802.07869
• 文獻[49]
  • http://cn.arxiv.org/pdf/1807.05653
• 文獻[50]
  • http://openaccess.thecvf.com/content_ECCV_2018/papers/Hanyu_Wang_Learning_3D_Keypoint_ECCV_2018_paper.pdf

語義匹配

• 樣本LDA分類器
  • http://ci2cv.net/media/papers/2015_ICCV_Hilton.pdf
  • https://github.com/hbristow/epic
• AnchorNet
  • http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Novotny_AnchorNet_A_Weakly_CVPR_2017_paper.pdf
• 文獻[28]
  • http://cn.arxiv.org/pdf/1711.07641

線匹配

• LBD
  • http://www.docin.com/p-1395717977.html
  • https://github.com/mtamburrano/LBD_Descriptor
• 新線點投影不變量[61]
  • https://github.com/dlut-dimt/LineMatching

模板匹配

• FAST-Match
  • http://www.eng.tau.ac.il/~simonk/FastMatch/
• CFAST-Match
  • https://wenku.baidu.com/view/3d96bf9127fff705cc1755270722192e453658a5.html
• DDIS
  • https://arxiv.org/abs/1612.02190
  • https://github.com/roimehrez/DDIS
• DIWU
  • http://liortalker.wixsite.com/liortalker/code
• CoTM
  • http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/CameraReady/2450.pdf
• OATM
  • http://cn.arxiv.org/pdf/1804.02638

塊匹配

• MatchNet
  • http://www.cs.unc.edu/~xufeng/cs/papers/cvpr15-matchnet.pdf
  • https://github.com/hanxf/matchnet
• DeepCompare
  • http://imagine.enpc.fr/~zagoruys/publication/deepcompare/
• PN-Net
  • https://arxiv.org/abs/1601.05030
  • https://github.com/vbalnt/pnnet
• L2-Net
  • http://www.nlpr.ia.ac.cn/fanbin/pub/L2-Net_CVPR17.pdf
  • https://github.com/yuruntian/L2-Net
• DeepCD
  • https://www.csie.ntu.edu.tw/~cyy/publications/papers/Yang2017DLD.pdf
  • https://github.com/shamangary/DeepCD

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的深度学习：图像识别(匹配)方法|室内定位|论文与方法整理的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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