Guided Image Feature Matching using Feature Spatial Order

📄 arXiv: 2510.10414v1 📥 PDF

作者: Chin-Hung Teng, Ben-Jian Dong

分类: cs.CV, eess.IV

发布日期: 2025-10-12

💡 一句话要点

提出一种利用特征空间顺序引导的图像特征匹配方法，提升匹配效率和准确性。

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 图像特征匹配 特征空间顺序 对极几何 渐进式匹配 图像对齐

📋 核心要点

  1. 图像特征匹配耗时，尤其是在特征点数量庞大的图像中，现有方法效率有待提升。
  2. 利用特征空间顺序估计匹配概率，结合对极几何引导匹配，构建渐进式匹配框架。
  3. 实验结果表明，该方法在效率和准确性上均优于传统方法，具有实际应用价值。

📝 摘要（中文）

图像特征匹配在许多计算机视觉任务中至关重要。尽管过去几十年已经提出了许多图像特征检测和匹配技术，但在两幅图像中匹配特征点仍然非常耗时，特别是对于具有大量检测到的特征的图像。特征空间顺序可以估计一对特征是正确的概率。由于它是一个完全独立于对极几何的概念，因此可以用于补充对极几何，以引导目标区域中的特征匹配，从而提高匹配效率。本文将特征空间顺序的概念集成到渐进式匹配框架中。我们使用一些初始匹配的特征来构建特征空间顺序的计算模型，并利用它来计算后续特征匹配的可能空间范围，从而过滤掉不必要的特征匹配。我们还将其与对极几何相结合，以进一步提高匹配效率和准确性。由于特征点的空间顺序受图像旋转的影响，我们提出了一种合适的图像对齐方法，从对极几何的基本矩阵中消除图像旋转的影响。为了验证所提出方法的可行性，我们进行了一系列实验，包括标准基准数据集、自生成的模拟图像和真实图像。结果表明，我们提出的方法比传统方法效率更高，特征匹配更准确。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决图像特征匹配效率低下的问题，尤其是在图像包含大量特征点时。传统方法计算复杂度高，耗时较长。现有方法在处理大量特征时，匹配效率和准确性难以兼顾。

核心思路：论文的核心思路是利用特征点之间的空间顺序关系来指导特征匹配过程。通过计算特征点对的空间顺序概率，可以有效地过滤掉不必要的匹配，从而减少计算量，提高匹配效率。同时，结合对极几何约束，进一步提升匹配的准确性。

技术框架：该方法采用渐进式匹配框架。首先，使用初始匹配的特征点构建特征空间顺序的计算模型。然后，利用该模型计算后续特征匹配的可能空间范围，过滤掉不必要的匹配。最后，结合对极几何约束，进一步提高匹配的准确性。整体流程包括：初始特征匹配、特征空间顺序建模、空间范围过滤、对极几何约束和最终特征匹配。

关键创新：该方法最重要的创新点在于将特征空间顺序的概念引入到特征匹配中。特征空间顺序提供了一种独立于对极几何的约束，可以有效地减少搜索空间，提高匹配效率。此外，该方法还提出了一种图像对齐方法，用于消除图像旋转对特征空间顺序的影响。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 特征空间顺序的计算模型，用于估计特征点对的匹配概率；2) 基于特征空间顺序的空间范围过滤策略，用于减少搜索空间；3) 结合对极几何约束，进一步提高匹配准确性；4) 图像对齐方法，用于消除图像旋转的影响。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中未详细描述，属于未知内容。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在标准基准数据集、自生成的模拟图像和真实图像上均取得了显著的性能提升。与传统方法相比，该方法在特征匹配效率和准确性方面均有明显优势。具体的性能数据和提升幅度在论文中进行了详细的展示，但此处不便直接引用。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于计算机视觉领域，如三维重建、视觉SLAM、图像拼接、目标识别与跟踪等。通过提高特征匹配的效率和准确性，可以提升相关应用的性能和鲁棒性，具有重要的实际应用价值和广阔的应用前景。例如，在机器人导航中，可以更快更准确地进行场景识别和定位。

📄 摘要（原文）

Image feature matching plays a vital role in many computer vision tasks. Although many image feature detection and matching techniques have been proposed over the past few decades, it is still time-consuming to match feature points in two images, especially for images with a large number of detected features. Feature spatial order can estimate the probability that a pair of features is correct. Since it is a completely independent concept from epipolar geometry, it can be used to complement epipolar geometry in guiding feature match in a target region so as to improve matching efficiency. In this paper, we integrate the concept of feature spatial order into a progressive matching framework. We use some of the initially matched features to build a computational model of feature spatial order and employs it to calculates the possible spatial range of subsequent feature matches, thus filtering out unnecessary feature matches. We also integrate it with epipolar geometry to further improve matching efficiency and accuracy. Since the spatial order of feature points is affected by image rotation, we propose a suitable image alignment method from the fundamental matrix of epipolar geometry to remove the effect of image rotation. To verify the feasibility of the proposed method, we conduct a series of experiments, including a standard benchmark dataset, self-generated simulated images, and real images. The results demonstrate that our proposed method is significantly more efficient and has more accurate feature matching than the traditional method.