短編映画から抽出した画像を、カメラを動かし続けて登録しようとしています。検出->一致->クリーン一致->ホモグラフィが機能する「通常の」パイプラインがあります。典型的なSIFTの例（Basmati、Cookiebox ...）での結果は非常にうまく機能します。
私の画像
a）多くの特徴が得られない
b）同一に非常に近い
c）大きな類似領域（壁）が含まれている可能性がある
質問
1）あなたが提案するいくつかの異なるアプローチはありますか？連続的な動きが想定でき、画像が非常に似ている場合のEsp。
2）「findHomography」が計算するものを最適化するために、初期推測（ID、単純なスクロール...）をどのように実装できますか？
3）一致のどの分析/フィルター（画像を参照）を提案しますか？PCAはカメラパンの動きの制約？
4）他に欠けている/間違っていることはありますか？
これらの画像は、平均から悪い結果を示しています。（右側の緑色の線は変換されたクワッドです。中央の小さな緑色の線は無視してください）一部のペアは、登録が大幅に悪化します。
http://www.cs.hs-rm.de/~schweitz/siftmatch.jpg
http://www.cs.hs-rm.de/~schweitz/siftmatch2.jpg
h ** p：//www.cs .hs-rm.de /〜schweitz / siftmatch3.jpg
