一种基于极线约束的LoFTR立体匹配方法

本发明公开了一种基于极线约束的LoFTR立体匹配方法，包括：首先，使用LoFTR立体匹配算法对双目相机系统采集的图像进行无特征点检测的初始匹配，生成初始匹配点集。接着，基于所述初始匹配点集，进行基于极线约束的基础矩阵矩阵MAGSAC++鲁棒估计。最后，根据优化后的F矩阵，进行极线约束验证，得到有效匹配点集。本发明通过结合LoFTR深度学习匹配能力和MAGSAC++鲁棒估计方法，解决了弱纹理场景下立体匹配精度低、稳定性差的问题。该方法无需人工特征投射，适用于冲刷坑底床等复杂环境的三维重建，具有成本低、精度高、鲁棒性强的优点。