多视图重建中拟合与匹配的联合优化

许多几何模型拟合的标准方法基于预先匹配的图像特征。通常，这种预匹配仅使用特征外观（例如SIFT），并且必须丢弃大量非唯一特征以控制假阳性率。相比之下，我们在联合优化框架中解决特征匹配和多模型拟合问题。本文提出了基于分配问题推广的几种拟合-匹配能量公式。我们开发了一种基于最小费用最大流算法的高效求解器，能够找到接近最优的解。我们的方法显著增加了检测到的匹配数量。在实践中，基于能量的联合拟合与匹配允许增加视点之间的距离（此前受限于局部SIFT匹配的鲁棒性），并且与最先进的多模型拟合技术相比，提高了模型拟合精度。