面向全局SfM的高效初始位姿图生成
计算机视觉与模式识别
2020-11-30 v2
摘要
我们提出加速全局运动恢复结构(Structure-from-Motion, SfM)算法初始位姿图生成的方法。为避免耗时最多的位姿图构建步骤——即FLANN建立暂定点对应与RANSAC几何验证，我们提出两种基于图像对通常连续匹配这一事实的新方法。因此，候选相对位姿可从部分构建的位姿图中的路径恢复。我们提出一种A*遍历启发式，考虑图像的全局相似度与位姿图边的质量。给定来自路径的相对位姿后，利用已知对极几何使基于描述子的特征匹配变得“轻量”。为加速应用RANSAC时的PROSAC采样，我们提出第三种方法，依据先前估计的内点概率对对应点排序。算法在1DSfM数据集的402130对图像上测试，将特征匹配加速17倍、位姿估计加速5倍。
引用
@article{arxiv.2011.11986,
title = {Efficient Initial Pose-graph Generation for Global SfM},
author = {Daniel Barath and Dmytro Mishkin and Ivan Eichhardt and Ilia Shipachev and Jiri Matas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2011.11986},
year = {2020}
}
备注
Added supplementary material