对极几何约束算法

资 源 简 介

对极几何约束算法

详 情 说 明

对极几何约束是计算机视觉中用于立体匹配和多视图几何的重要概念。该算法通过建立两幅图像之间的数学关系来验证特征点匹配的正确性，特别适用于剔除角点跟踪过程中产生的离散点。

在MATLAB实现的对极几何约束算法中，主要包含以下几个关键步骤：首先需要提取两幅图像中的角点特征，通常使用Harris角点检测或FAST特征点检测等方法。获得初始匹配点对后，算法会计算基础矩阵来表征两幅图像之间的对极几何关系。

基础矩阵的计算通常采用RANSAC（随机抽样一致）算法，这种方法能有效处理包含离散点的数据。RANSAC会随机选择7或8对匹配点计算基础矩阵，然后评估其他匹配点是否符合该几何约束。不符合约束的点将被识别为离散点并剔除。

该算法在角点跟踪过程中的优势体现在：能够处理部分遮挡场景、适应不同视角变化，并保持较高的计算效率。特别适用于SLAM系统、三维重建等需要稳定特征匹配的计算机视觉应用。