基于自适应深度约束的水下双目图像特征匹配

摘要

[目的]针对水下双目图像特征点稀疏、极线约束模型失效等难题,提出一种基于自适应深度约束的水下图像特征匹配(ADC-UFM)算法.[方法]结合FAST算子与SIFT描述子,提高图像匹配精度;提出基于水下折射因子的特征匹配约束模型(MCM),有效剔除误匹配点;提出自适应阈值选取(ATC)方法,最大限度地保留复杂水下环境下的图像特征信息.[结果]实验结果显示,ADC-UFM算法优于现有的SIFT,SURF和UCC-SIFT等典型方法,匹配准确率可达85.2％,满足实时匹配需求.[结论]研究成果可为基于双目视觉系统的水下三维重建提供关键技术支撑.