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移动机器人在环境中精确定位依赖于快速准确的图像匹配,传统的SURF匹配算法存在大量的错误匹配,不能满足实际要求。从匹配时间和匹配正确率2个方面对其改进,在特征匹配过程中,通过双向FLANN搜索算法和预匹配筛选出大量的误匹配点,然后与S-RANSAC算法结合,优化匹配结果,得到正确的匹配结果。
基于SURF和改进RANSAC算法的图像自适应匹配
【摘 要】
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移动机器人在环境中精确定位依赖于快速准确的图像匹配,传统的SURF匹配算法存在大量的错误匹配,不能满足实际要求。从匹配时间和匹配正确率2个方面对其改进,在特征匹配过程中
【机 构】
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河北科技大学信息科学与工程学院,石家庄市京华电子实业有限公司
【出 处】
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机械与电子
【发表日期】
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2017年3期
【基金项目】
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河北省科学技术厅资助课题(16040601Z)
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