一种用于夜间视觉定位的跨光照图像特征匹配方法及系统

本发明涉及一种夜间视觉定位的跨光照图像特征匹配方法与系统，属于计算机视觉领域。针对夜间或低光照下因图像外观差异导致的匹配失败，提出结合单目深度估计、三维点云重建、视角合成和光照建模的图像增强方法。该方法通过单张图像生成稠密深度图并重建点云，合成新视角图像，进行遮挡补全和风格转换，构建像素级对应的跨光照图像对，用于训练具备三维感知能力的特征编码器和匹配解码器。所提出的两阶段神经网络具备几何一致性和跨光照鲁棒性，可在无标注数据下自监督训练，并在应用中实现日夜图像的高精度匹配与定位。该方法无需多视角，具有成本低、适应性强、精度高的优势，适用于自动驾驶、机器人导航和安防监控等夜间定位场景。