基于不变系数的光照不变最小二乘匹配

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基于不变系数的光照不变最小二乘匹配

光学测量 | 更新时间：2025-09-01

- 基于不变系数的光照不变最小二乘匹配
- Illumination invariant least square match based on invariant coefficient
- 光学技术 2012年38卷第5期页码：611-618
- 作者机构：
  
  1. 1:国防科学技术大学航天与材料工程学院
  2. 2:图像测量与视觉导航湖南省重点实验室
  3. 3:航天飞行控制中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2012.05.019
  中图分类号：
- 纸质出版：2012
- 稿件说明：
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刘晓春, 雷志辉, 李立春, 等. 基于不变系数的光照不变最小二乘匹配[J]. 光学技术, 2012,38(5):611-618.

Illumination invariant least square match based on invariant coefficient[J]. 2012, 38(5): 611-618.
刘晓春, 雷志辉, 李立春, 等. 基于不变系数的光照不变最小二乘匹配[J]. 光学技术, 2012,38(5):611-618. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2012.05.019.

Illumination invariant least square match based on invariant coefficient[J]. 2012, 38(5): 611-618. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2012.05.019.

最小二乘匹配(LSM)对全局灰度和几何畸变有较好的适应性

得到了广泛应用和重视。但是该方法存在计算量大

难以实时应用

以及不能适应局部光照变化等问题。提出了不变系数光照不变最小二乘匹配

通过固定法方程式系数

大幅减少了单位迭代计算量。在实际中

由于成像场景和光照条件的复杂性

传统的以整体灰度变换模型近似图像间灰度变化往往会存在较大误差

由于真实灰度畸变模型不易获取和计算

该问题一直没有得到很好解决。提出了用光照不变描述替换原始灰度描述的方法

实现了对局部灰度畸变的适应

并将最小二乘匹配的迭代维数由8维降为6维

进一步提升了计算速度。理论分析和真实数据实验表明

该方法较之传统方法计算速度提升6.18倍;几何变化和局部光照变化仿真实验证明了此方法对局部光照变化有较好的适应性。

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