I detta dokument föreslås en geometrisk tolkning av de vinklar och skalor som detektorerna för orienterings- och skalor har, t.ex. SIFT, tillhandahåll. Två nya allmänna begränsningar härleds på de skalor och rotationer som kan användas i alla geometriska modelluppskattningsuppgifter. Med hjälp av dessa formler införs två nya begränsningar för homografiuppskattning. Utnyttja härledda ekvationer, en lösare för att uppskatta homografi från minimalt antal två korrespondenser föreslås. Det visas också hur normaliseringen av punktkorrespondenserna påverkar rotations- och skalparametrarna och därmed uppnår numeriskt stabila resultat. På grund av att det endast krävs två funktionspar, robusta estimatorer, t.ex. RANSAC, gör betydligt färre iterationer än genom att använda fyrpunktsalgoritmen. Vid användning av covariant-funktioner, t.ex. SIFT, informationen om skalan och orienteringen ges utan kostnad. Den föreslagna metoden för skattning av homografi testas i en syntetisk miljö och på allmänt tillgängliga verkliga datauppsättningar.
På samma sätt kan homografi uppskattas genom att använda två korrespondenser när man inkluderar motsvarande rotationsvinklar och skalor av funktionerna REF.
Homography From Two Orientation- and Scale-Covariant Features
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}