Feature correspondence between images using an image pyramid is disclosed.
In one embodiment, a fundamental matrix between a first and a second image
is generated from the image pyramid. The image pyramid is first generated,
and has a predetermined number of fineness levels, from a coarsest to a
finest level. Each of the images has significant features at each pyramid
level. A plurality of hypotheses, or particles, is generated for the
fundamental matrix at the coarsest level, based on matching significant
features of the images at the coarsest level. In an iterative procession
through the levels of the image pyramid, starting at a present level
initially set to the coarsest level and then subsequently advanced by one
fineness level upon each iteration, an importance sampling function is
first formulated from the hypotheses. The plurality of hypotheses is then
generated at the next pyramid level based on the function, and on the
significant features of the images at this next level. The iteration is
complete when the next level has reached the finest pyramid level. The
hypotheses generated at the finest level encapsulate the fundamental
matrix together with its uncertainty.
La correspondencia de la característica entre las imágenes que usan una pirámide de la imagen se divulga. En una encarnación, una matriz fundamental entre una primera y una segunda imagen se genera de la pirámide de la imagen. La pirámide de la imagen primero se genera, y tiene un número predeterminado de los niveles de la fineza, de un la más grueso a un nivel más fino. Cada uno de las imágenes tiene características significativas en cada nivel de la pirámide. Una pluralidad de hipótesis, o las partículas, se genera para la matriz fundamental en el nivel más grueso, basado en emparejar las características significativas de las imágenes en el nivel más grueso. En una procesión iterativa a través de los niveles de la pirámide de la imagen, comenzando en un nivel actual fijado inicialmente al nivel más grueso y después avanzado posteriormente por un nivel de la fineza sobre cada iteración, una función del muestreo de la importancia primero se formula de las hipótesis. La pluralidad de hipótesis entonces se genera en el nivel siguiente de la pirámide basado en la función, y en las características significativas de las imágenes en este nivel siguiente. La iteración es completa cuando el nivel siguiente ha alcanzado el nivel más fino de la pirámide. Las hipótesis generadas en el nivel más fino encapsulan la matriz fundamental junto con su incertidumbre.
