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Feature matching using quasi-conformal maps

Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering 2017年第5期18卷 644-657页

作者： Chun-xue WANG Li-gang LIU School of Mathematical Sciences University of Science and Technology of ChinaHefei 230026China

We present a fully automatic method for finding geometrically consistent correspondences while discarding outliers from the candidate point matches in two images. Given a set of candidate matches provided by scale-invariant feature transform(SIFT) descriptors, which may contain many outliers, our goal is to select a subset of these matches retaining much more geometric information constructed by a mapping searched in the space of all diffeomorphisms. This problem can be formulated as a constrained optimization involving both the Beltrami coefficient(BC) term and quasi-conformal map, and solved by an efficient iterative algorithm based on the variable splitting method. In each iteration, we solve two subproblems, namely a linear system and linearly constrained convex quadratic programming. Our algorithm is simple and robust to outliers. We show that our algorithm enables producing more correct correspondences experimentally compared with state-of-the-art approaches.

关键词： Feature correspondence quasi-conformal map Splitting method

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