文档名：基于RANSAC的单应性矩阵估计优化算法
摘要：图像特征匹配是机器视觉处理技术的关键环节.在图像特征匹配中,需要根据检测到的特征点及其相应的特征描述子进行特征点匹配.在众多匹配方法中,传统随机抽样一致性(RANSAC)算法因为能利用随机抽样从样本集中剔除误匹配点,再对单应性矩阵进行估计,而获得了广泛的应用,但其模型参数估计依然存在精度不高和效率较低的问题.本文用基于先验概率抽样的方法代替随机抽样方法,同时,使用二次匹配代替正向匹配来计算重投影误差,使用标准测试图集进行实验.实验结果表明:单应性矩阵的估计精度和效率分别提升了48.42％和53.57％.
作者：赖焕杰 孟祥印 肖世德 胡锴沣 李召鑫Author：LAIHuanjie MENGXiangyin XIAOShide HUKaifeng LIZhaoxin
作者单位：西南交通大学机械工程学院,四川成都610031
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(8)
分类号：TP294.2
关键词：特征匹配 单应性矩阵估计 随机抽样一致性算法 先验概率
Keywords：featurematching homographymatrixestimation randomsamplingconsensus(RANSAC)algorithm priorprobability
机标分类号：TP391.41TN911.7O212.1
在线出版日期：2023年8月25日
基金项目：基于RANSAC的单应性矩阵估计优化算法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(8)赖焕杰 孟祥印 肖世德 胡锴沣 李召鑫图像特征匹配是机器视觉处理技术的关键环节.在图像特征匹配中,需要根据检测到的特征点及其相应的特征描述子进行特征点匹配.在众多匹配方法中,传统随机抽样一致性(RANSAC)算法因为能利用随机抽样从样本集中剔除误匹配点...参考文献和引证文献
参考文献
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