【摘 要】
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针对随机抽样一致性算法估计基础矩阵存在效率低且估计的精度依赖于抽样质量的问题,提出一种改进随机抽样一致性法(RANSAC)的基础矩阵估计算法。该算法采用预检验技术减少计
【机 构】
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南京师范大学地理科学学院; 南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室;
【基金项目】
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江苏省高校自然科学研究重点项目(10KJA420025);国家科技支撑计划(2012BAH35B02);国家自然科学基金(41101377)
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针对随机抽样一致性算法估计基础矩阵存在效率低且估计的精度依赖于抽样质量的问题,提出一种改进随机抽样一致性法(RANSAC)的基础矩阵估计算法。该算法采用预检验技术减少计算时间,在计算过程统计每对匹配点被标记为内点的次数,选择被判断为内点次数较多的集合构成候选集合来指导下一次抽样;下一次样本选择在候选集合中完成,并根据当前计算结果更新候选集合;最后选择包含内点数量最多的集合作为内点集。模拟数据和真实图像数据的试验结果表明,本文算法在误匹配和高斯噪声存在的情况下,算法精度和效率都体现出较好的品质。
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