ViewBridge：重新审视基于图像匹配的跨视图定位
计算机视觉与模式识别
2025-11-20 v2
摘要
跨视图定位旨在通过与航空或卫星图像对齐来估计地面视图图像的 3 自由度姿态。现有方法通常通过直接回归或在共享鸟瞰视角（BEV）空间中的特征对齐来解决此任务。虽然对粗对齐有效，但这些方法在大幅视角变化下难以建立细粒度且几何可靠的对应关系，从而限制了定位结果的准确性和可解释性。因此，我们从图像匹配的角度重新审视跨视图定位，提出一个统一框架以增强匹配和定位。具体而言，我们引入了 Surface Model，通过约束 BEV 特征投影到物理有效区域来实现几何一致性；并引入 SimRefiner 来自适应细化相似度分布以增强匹配可靠性。为进一步支持该领域的研究，我们 presented CVFM——首个包含 32,509 对跨视图图像对且标注有像素级对应关系的基准数据集。大量实验表明，我们的方法在极端视角下实现几何一致且细粒度的对应关系，进而提升了跨视图定位的准确性和稳定性。
引用
@article{arxiv.2508.10716,
title = {ViewBridge:Revisiting Cross-View Localization from Image Matching},
author = {Panwang Xia and Qiong Wu and Lei Yu and Yi Liu and Mingtao Xiong and Xudong Lu and Yi Liu and Haoyu Guo and Yongxiang Yao and Junjian Zhang and Xiangyuan Cai and Hongwei Hu and Zhi Zheng and Yongjun Zhang and Yi Wan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2508.10716},
year = {2025}
}