基于深度学习的图像匹配方法综述

doi:10.7527/S1000-6893.2023.28796

Abstract

Abstract:

Image matching is a key technology in aircraft visual navigation. The image matching methods based on deep learning have developed rapidly in recent years. The feature extraction network of the methods has obvious advantages over traditional methods， and has broad prospects for application. The image matching method based on deep learning can be divided into the single-link matching network model method and the end-to-end matching network model matching method according to different network structures. In this paper， the feature detection， descriptor learning， similarity measurement and error elimination network model of the network model of the single-link matching method network model are first investigated and analyzed. Then， the single-network structure method and multi-network structure combination method in the end-to-end matching network model are reviewed， and the classic end-to-end matching network model algorithm is introduced and analyzed. Finally， the problems of current image matching methods based on deep learning are pointed out， and the possible development trend and direction in the future are discussed to provide a certain reference for subsequent research on deep-learning based image matching.

Key words: deep learning, image matching, visual navigation, single link, end-to-end, feature detection

CLC Number:

V279

Haiqiao LIU, Meng LIU, Zichao GONG, Jing DONG. A review of image matching methods based on deep learning[J]. Acta Aeronautica et Astronautica Sinica, 2024, 45(3): 28796.

Figures/Tables 7

Fig.1

Table 1

Table 2

Fig.2

Table 3

Advantages and limitations of end⁃to⁃end model of a single network fabric

方法	优点	局限性
SuperPoint^［57］	①采用了轻量级的卷积神经网络结构，能够在较短的时间内提取出大量的图像特征 ②采用了模块化的设计，能够很容易地将它应用到不同的图像处理任务中	对图像的旋转变化、尺度变化、遮挡不够鲁棒
D2-Net^［58］	①鲁棒性强 ②适用性广，不受图像大小、形状、旋转和光照等因素的影响	对遮挡和变形敏感
BSS-2chDCNN^［59］	①鲁棒性强 ②适用性广，不受图像大小、形状、旋转和光照等因素的影响	多个超参数需要调整，包括神经网络结构
LF-Net^［60］	①适用于复杂场景 ②不需要使用手工制作的检测器来生成训练数据	仅限于角和边缘的特征
RF-Net^［61］	①不依赖数据集 ②能生成更有效的比例空间和响应	对于复杂场景效果不理想
文献［62］	①不依赖数据集	对存在显著旋转和尺度变化的多模态复杂数据匹配效果一般
文献［63］	①适合于处理遥感图像的复杂特征 ②保留了大尺度遥感场景中每个斑块的纹理完整性，为特征提取提供了适当的邻域信息，提高了特征表示的可靠性	样本在训练阶段邻域信息的丢失以及检测的关键点不均匀
KCG-GAN^［64］	①通过约束空间信息合成来提高合成的图像质量 ②引入了知识约束，将先验知识应用于GAN模型中，从而提高了模型的稳定性和性能	需要调整的超参数较多
LoFTR^［65］	①较好地解决了同名特征点对数不足的情况下对图像的匹配 ②鲁棒性强，用自监督学习方法来训练，可以对输入数据进行自适应的学习	训练数据要求高
UnsuperPoint^［66］	①模型非常轻量级，能够实时运行 ②无监督学习，可以在没有标注数据的情况下使用	只能处理二维图像，无法处理三维点云数据等其他形式的数据

Table 3

Table 4

Table 5

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方法	Saint Peter’s Square			Brown_3			Reichstag
方法	P	R	F1	P	R	F1	P	R	F1
RANSAC^［51］	0.534 6	0.326 3	0.394 5	0.531 5	0.279 7	0.351 8	0.737 3	0.515 9	0.599 9
LGC^［50］	0.806 9	0.565 2	0.656 7	0.689 8	0.394 5	0.478 7	0.913 6	0.615 8	0.729 6
文献［51］	0.828 9	0.567	0.665 1	0.689 8	0.392 2	0.482 4	0.922 7	0.613 6	0.730 7

方法	单应性估计（HPatches @3px）	相对姿态估计（ScanNet @5°）	视觉定位（ScanNet Night）	三维重建（Dataset：Madrid Metropolis）	方法复杂度
LoFTR-DS^［65］	65.9（AUC）	22.06（AUC）	99.0（1.0 m，10°）		较高
SuperPoint+SuperGlue^［57］	53.9（AUC）	16.16（AUC）	98.4（1.0 m，10°）		较低
SuperPoint+NN+OANet^［57］	44.55（AUC）	11.76（AUC）			较高
SIFT+SuperGlue^［65］	6.71（AUC）	6.71（AUC）			较高
SIFT+NN+OANet^［65］		6.00（AUC）			较高
SuperPoint^［57］	0.684		57.1（1.0 m，5°）		低
R2D2+NN^［53］			98.9（1.0 m，10°）		高
D2 MS trained^［65］			64.3（1.0 m，5°）	144K（Sparse.Points）	高
RootSIFT^［8］			54.1（1.0 m，5°）	116K（Sparse.Points）	最高
SIFT^［8］	0.676				低
ORB^［10］	0.395				低
ORB+GMS^［10］		5.21（AUC）			较低

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A review of image matching methods based on deep learning

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SobelNet^［32］			68.95			79.68			74.22
D2D^［33］	14	62	75	79	80	89	45	71	83
文献［38］	38	65	66	46	73	80	42	70	74
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R2D2^［53］	26	68	78	32	70	83	30	69	80