运动推断结构(Structure From Motion,SFM)是一种从图像或视频序列生成三维点云模型的技术.由于SFM能够产生与输入图像或视频场景具有较高几何一致性的三维模型,因此,吸引了国内外学者的广泛关注,并将其应用于计算机视觉和图形学领域生成场景的三维模型,例如一些经典的应用有三维重建、增强现实、虚拟现实和无人驾驶等.特征跟踪作为运动推断结构的关键基础技术,可用来在图像和视频序列中寻找对应的匹配点,这些匹配点的质量直接影响着SFM生成的三维点云模型的几何形状.因此,为了提高SFM生成的点云模型与真实场景在几何上的一致性,研究者们提出了大量的特征跟踪方法,这些方法主要分为两类:处理无序图像的特征跟踪方法和处理视频序列的特征跟踪方法.然而,在现有的特征跟踪方法中,研究者们主要集中于在特定应用环境下如何提高特征跟踪的精度与时间效率,而忽略了特征跟踪领域尚未解决的一些问题.为了促进特征跟踪技术的发展和提高SFM生成的点云模型的质量,该论文综述了现有的特征跟踪方法.具体地说,该论文首先详细地分析了处理无序图像集合和视频序列的特征跟踪方法,阐述每个特征跟踪方法的核心思想、优点与不足.其次,总结了特征跟踪领域一些可用的算法,如特征检测子、特征描述子和特征匹配方法,以及一些标准的测试数据集.第三,在不同类型的数据集上评估了一些经典的特征跟踪方法,以便为选择合适的特征跟踪方法提供参考.第四,总结了特征跟踪领域一些迫切需要解决的问题,讨论了影响特征跟踪方法时间效率和精度的主要因素,以便促进特征跟踪技术的发展.最后,探讨了特征跟踪技术的发展趋势,为未来研究指明方向.
