Low co-visibility feature matching method with adaptive motion positional encoding

Weichen Dai

doi:10.1016/j.array.2026.101129

Low co-visibility feature matching method with adaptive motion positional encoding

2026-08-01

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PRE

AI

DOI：10.1016/j.array.2026.101129

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特征匹配是许多计算机视觉应用中的基础且关键问题。然而，在低共视场景下的匹配仍具挑战性。相邻帧之间的透视位置变化通常导致跨帧特征的一致性运动，这一特性在低共视场景下依然成立。基于此一致性，我们提出了一种具有自适应运动位置编码的低共视特征匹配方法。除传统关注纹理信息提取和相似度评估外，本方法强调位置信息作为支持特征点相似度的重要来源。所提方法将匹配过程分为粗匹配和精匹配两个阶段：粗匹配阶段，我们迭代更新现有特征的位置编码，使其在数据驱动方法下逐步对齐，确保对应同一点的特征具有相似的位置编码信息；最终，在精匹配阶段，对匹配结果进行优化以实现亚像素精度。结果，粗匹配的鲁棒性和精匹配的精度均得到提升。实验表明，所提方法在公开数据集上针对快速运动相机和大视角变化场景表现优异，其中有限的帧率或较大的时间间隔会减少图像对之间的重叠视场。

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Feature matching

Adaptive motion positional encoding

Low co-visibility

Low co-visibility feature matching method with adaptive motion positional encoding

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