马氏距离的仿射不变性删除误匹配特征点

资 源 简 介

马氏距离的仿射不变性删除误匹配特征点

详 情 说 明

马氏距离是一种基于样本协方差矩阵的距离度量方法，在计算机视觉领域常用于特征点的匹配和筛选。相比于欧氏距离，马氏距离考虑了不同维度特征之间的相关性，具有仿射不变性的特点。

在图像配准任务中，利用马氏距离的仿射不变性可以有效地删除误匹配的特征点对。这个过程主要包含以下几个关键步骤：

首先需要计算所有初步匹配的特征点对的马氏距离。通过预先估计的协方差矩阵，将特征点转化到标准化的空间中进行距离计算。由于马氏距离考虑了特征分布的统计特性，能够更好地反映真实匹配的可能性。

接着通过设置合理的距离阈值，可以过滤掉那些距离过大的异常匹配点。这些异常点通常是由于噪声、重复纹理或视角变化导致的错误匹配。保留下的匹配点对具有更好的统计一致性。

基于筛选后的优质匹配点，可以采用最小二乘法或其他优化方法求解两幅图像之间的仿射变换参数。这个过程能够得到更准确的配准结果，因为输入的点集已经去除了大部分误匹配。

这种方法在医学图像配准、遥感图像拼接等领域都有广泛应用，能够显著提高配准精度，特别是在存在较大视角变化或局部变形的场景下。