lardon3d/docs/concepts/matching_and_tracks.md

Matching & Tracks

Définition

Le matching est le processus d'appariement de descripteurs visuels entre paires d'images pour identifier les correspondances géométriques. Un track (ou piste) est la séquence de correspondances cohérentes d'un même point 3D à travers plusieurs images.

Le matching transforme les features individuelles en relations inter-images. Les tracks connectent ces relations en structures cohérentes qui traversent le scan set, formant le squelette de la reconstruction 3D.

Statut

PLANNED — Étape critique du pipeline, pas encore implémentée. Nécessite le Visual Index comme prérequis.

Place dans le pipeline

Visual Index (candidats)
    ↓
Feature Matching (appariement brut)
    ↓
Geometric Verification (filtrage par géométrie)
    ↓
Track Construction (assemblage en pistes)
    ↓
Track Optimization (raffinement)
    ↓
Reconstruction Layers (triangulation)

Le matching est le pont entre les caractéristiques 2D des images et la structure 3D de la scène.

Concepts clés

Étapes du matching

1. Feature Matching (appariement brut)

Pour chaque paire d'images candidates :

• Recherche des descripteurs les plus proches (ratio test de Lowe)
• Filtrage par distance seuil
• Résultat : liste de correspondances brutes

// Ratio test de Lowe
if (dist_best / dist_second_best < RATIO_THRESHOLD) {
    // Correspondance acceptée
}

2. Geometric Verification (filtrage géométrique)

• Estimation de la matrice fondamentale F (cas général) ou matrice essentielle E (caméra calibrée)
• Filtrage par RANSAC : rejet des outliers
• Validation de la parallaxe minimale pour éviter les dégénérescences

3. Track Construction (assemblage)

• Union-find sur les correspondances cohérentes
• Chaînage transitoire : si A↔B et B↔C, alors A↔C potentiellement
• Filtration des tracks trop courts (< 3 images) et trop longs (erreurs de chaînage)

Structures de données

Correspondance (Match)

Champ	Type	Description
image_a	uint64_t	Identifiant de la première image
image_b	uint64_t	Identifiant de la seconde image
keypoint_a	Keypoint	Position (x,y) dans l'image A
keypoint_b	Keypoint	Position (x,y) dans l'image B
descriptor_a	Descriptor	Descripteur dans l'image A
descriptor_b	Descriptor	Descripteur dans l'image B
confidence	float	Score de confiance de l'appariement

Track (Piste)

Champ	Type	Description
id	uint64_t	Identifiant unique du track
observations	Observation[]	Liste des observations (image, keypoint)
point_3d	Vec3d	Position 3D estimée (après triangulation)
status	enum	ACTIVE, OPTIMIZED, REJECTED

Observation

Champ	Type	Description
image_id	uint64_t	Image où le point est observé
keypoint	Keypoint	Position (x,y) dans l'image
track_id	uint64_t	Track auquel appartient l'observation

Matrice de co-visibilité

La co-visibilité mesure le nombre de tracks partagés entre deux images. Elle forme une matrice symétrique qui influence :

• Le choix des paires à traiter en priorité
• La robustesse de la reconstruction (images bien connectées = meilleur ancrage)
• La détection des clusters disconnected

CoVis(A,B) = |Tracks(A) ∩ Tracks(B)|

Relations avec les autres modules

Module	Relation
Visual Index	Fournit les candidats initiaux pour le matching.
Scan Sets	Le matching s'effectue au sein d'un scan set ou entre scan sets connectés.
Geometric Constraints	Les essentiels, fondamentales et homographies sont appliqués pendant la vérification géométrique.
Reconstruction Layers	Les tracks sont l'entrée du processus de triangulation.
Resource Governor	Le matching est mémoire-intensive : le gouverneur contrôle la taille des lots de paires traitées.
Task	Le matching est décomposé en tâches par paire d'images, parallélisables.
Hardware Profile	Le matching peut être accéléré par GPU pour les calculs de distance entre descripteurs.

Contraintes de conception

• Le matching ne doit jamais produire de tracks incohérents (un track = un point 3D unique).
• Les tracks de moins de 3 observations sont rejetés comme non reconstructibles.
• Le filtre de ratio de Lowe (typiquement 0.7-0.8) est immuable après calibration.
• Le RANSAC utilise un nombre d'itérations borné et un seuil de consensus configurable.
• Les tracks rejetés sont conservés pour audit mais exclus de la reconstruction.
• La matrice de co-visibilité ne doit pas dépasser N×N pour N images (bornée par la RAM).

Terminologie

Terme	Définition
Match	Correspondance entre deux keypoints de deux images différentes
Track	Série de matches cohérents d'un même point 3D à travers N images
Observation	Apparition d'un track dans une image spécifique
Outlier	Match incorrect rejeté par vérification géométrique
Inlier	Match correct accepté après vérification
Co-visibilité	Nombre de tracks partagés entre deux images
Baseline angulaire	Angle entre les directions de vues de deux images pour un point donné
Parallaxe	Décalage apparent d'un point entre deux images