局部特征几何的多视图优化

在这项工作中，我们解决了在无需已知场景或相机几何的情况下从多视图精炼局部图像特征几何的问题。当前的局部特征检测方法因其仅在单视图上操作，在关键点定位精度上固有地受限。这一局限对诸如运动恢复结构等下游任务产生负面影响，其中不准确的关键点导致三角测量与相机定位中的较大误差。我们提出的方法天然地补充了传统的特征提取与匹配范式。我们首先估计 tentative 匹配之间的局部几何变换，随后依据非线性最小二乘公式跨多视图联合优化关键点位置。通过大量实验，我们表明我们的方法持续提升了手工设计与学习得到的局部特征的三角测量与相机定位性能。