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从手工制作到深层特征的图像匹配:一项调查. (英语) Zbl 1483.68439
摘要:图像匹配是各种视觉应用中的一项基本而关键的任务,它可以从两幅或多幅图像中识别出相同或相似的结构/内容.近几十年来,随着深度学习技术的发展,人们提出了越来越多的图像匹配方法.然而,对于针对不同场景和任务需求的特定应用,以及如何设计在准确性,鲁棒性和效率方面具有优异性能的更好的图像匹配方法,可能会留下一些悬而未决的问题.这促使我们对这些经典和最新技术进行全面,系统的回顾和分析.在基于特征的图像匹配流水线的基础上,我们首先介绍了从手工到可训练的特征检测,描述和匹配技术,并对这些方法在理论和实践上的发展进行了分析.其次,简要介绍了几种典型的基于图像匹配的应用,全面了解了图像匹配的意义.此外,我们还通过对典型数据集的大量实验,对这些经典技术和最新技术进行了全面,客观的比较.最后,对图像匹配技术的现状进行了总结,并对未来的工作进行了深入的探讨和展望.本文的研究成果可供(但不限于)图像匹配及相关领域的研究人员和工程师参考.
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