SIFT特征检测具有较重的晕影图像

Question

我正在尝试匹配使用内窥镜相机拍摄的图像之间的特征。我发现在翻译图像时匹配的特征数量表现非常差（即使重叠仍然很高）。

几个问题

• 可能匹配的这些少量功能来自图像中存在的渐晕吗？ （SIFT描述符描述渐变，如果有一个恒定的晕影渐变，这是否会破坏描述符？）
• 相机校准能否很差？
• 您是否有任何其他建议可以改善匹配？

这是我正在做的事情： - 根据使用棋盘图案完成的相机校准重新映射图像 - 使用SIFT（VLFeat）检测功能 - 功能与几何验证步骤（具有相当高阈值的RANSAC）匹配

以下是两个例子： （红色=未匹配的功能;绿色=几何验证后匹配的功能） 小翻译=合理匹配

大翻译=匹配不佳

Answer 1

• 我不认为渐晕是你的问题。

• 如果基于校准的“重新映射”应该考虑镜头失真，如果估计参数错误，这当然会产生问题。此外，如果失真非常强，则重新映射期间的采样可能会引入问题。此外，如果您使用极线矩阵进行异常值过滤，则必须考虑所有失真。

• 似乎有一些模糊可能来自重映射或相机运动。这肯定会弄乱结果。比较Image 22和Image 9的背景结构，我想知道究竟要在那里匹配什么。它看起来并不像翻译，更像是某种随机照明。也许你可以对图像的确切内容有所了解。

干杯， 乔