双目视觉 图像匹配 sift特征提取与匹配 极线校正

资 源 简 介

双目视觉 图像匹配 sift特征提取与匹配 极线校正

详 情 说 明

双目视觉系统通过模拟人类双眼的视差原理，实现三维场景的重建和深度信息的获取。其核心技术流程主要包括图像预处理、特征提取与匹配、极线校正三大部分。

在特征提取阶段，SIFT算法因其尺度不变特性成为首选方案。该算法通过高斯差分金字塔检测关键点，并计算128维特征向量。相比其他特征描述符，SIFT对旋转、光照变化具有更强的鲁棒性，特别适合处理双目相机拍摄的存在视角差异的图像对。

特征匹配环节采用最近邻搜索策略，配合RANSAC算法剔除误匹配点。为提升匹配效率，通常会先进行极线约束验证——这是双目视觉特有的几何约束条件，即匹配点必须位于对应的极线上。

极线校正是消除垂直视差的关键步骤，通过将图像对重投影到共面的成像平面，使得对应点仅存在于水平扫描线上。这个过程需要精确计算单应性矩阵，常见的校正方法包括Bouguet算法和Hartley算法。完成校正后不仅能简化匹配搜索范围，还能显著提升立体匹配算法的效率。

实际应用中还需考虑基线距离选择、相机标定精度等工程因素。现代改进方案常结合深度学习方法进行特征提取，但传统SIFT+极线校正的pipeline在精度要求高的场景仍具有不可替代的优势。