22、计算机视觉中的图像投影关系与特征匹配

计算机视觉中的图像投影关系与特征匹配

1. 特征描述子介绍

在计算机视觉中，有几种常见的特征描述子，它们在图像特征提取和匹配中起着重要作用。
- ORB/BRIEF 描述子 ：在方形网格上随机选择点对，每对由线连接的点代表一个比较两个像素强度的测试。默认的 ORB 使用 256 对，这里仅展示了 8 对。
- BRISK 采样模式 ：点均匀分布在所示的圆上，为清晰起见，仅标识了第一个圆上的点。
- FREAK 对数极坐标采样网格 ：与 BRISK 均匀分布的点不同，FREAK 在中心附近的点密度更高。例如，BRISK 的外圆有 20 个点，而 FREAK 的外圆只有 6 个点。

下面是这三种描述子的对比表格：
| 描述子 | 采样方式 | 点分布特点 |
| ---- | ---- | ---- |
| ORB/BRIEF | 方形网格随机选点对 | - |
| BRISK | 圆上均匀采样 | 均匀分布 |
| FREAK | 对数极坐标采样 | 中心附近点密度高 |

2. 图像形成原理

2.1 基本成像过程

从摄影诞生以来，图像的生成过程基本没有改变。相机通过前孔径捕获来自观察场景的光线，捕获的光线照射到位于相机后部的图像平面（或图像传感器）上。同时，镜头用于汇聚来自不同场景元素的光线。这一过程可以用薄透镜方程来描述，其中 (d_o) 是镜头到观察对象的距离，(d_i) 是镜头到图像平面的距离，(f) 是镜头的焦距。