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基于偏移空间局部一致性的匹配点提纯
被引量：
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作者
赵洋洋
李晓强
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第7期149-151,168,共4页
特征点匹配是图像检索和拼接的关键,针对传统的粗匹配点提纯算法随机抽样一致性RANSAC(Random Sample Consensus)存在计算量大、效率低、不能匹配多个目标及结果不确定等不足,提出基于偏移空间局部一致性验证的匹配点提纯算法。该方法...
特征点匹配是图像检索和拼接的关键,针对传统的粗匹配点提纯算法随机抽样一致性RANSAC(Random Sample Consensus)存在计算量大、效率低、不能匹配多个目标及结果不确定等不足,提出基于偏移空间局部一致性验证的匹配点提纯算法。该方法把初始匹配点转换到偏移空间,根据其在偏移空间的分布提纯多个目标的匹配点组。实验结果表明,算法在不改变匹配精度的前提下,很好地解决了RANSAC存在的不足和局限性。
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关键词
图像匹配
随机抽样
一致性
偏移空间局部一致性
多目标匹配
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职称材料
题名
基于偏移空间局部一致性的匹配点提纯
被引量：
1
1
作者
赵洋洋
李晓强
机构
上海大学计算机工程与科学学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014年第7期149-151,168,共4页
基金
上海市自然科学基金项目(10ZR1411700)
上海市教委重点学科项目(J50103)
文摘
特征点匹配是图像检索和拼接的关键,针对传统的粗匹配点提纯算法随机抽样一致性RANSAC(Random Sample Consensus)存在计算量大、效率低、不能匹配多个目标及结果不确定等不足,提出基于偏移空间局部一致性验证的匹配点提纯算法。该方法把初始匹配点转换到偏移空间,根据其在偏移空间的分布提纯多个目标的匹配点组。实验结果表明,算法在不改变匹配精度的前提下,很好地解决了RANSAC存在的不足和局限性。
关键词
图像匹配
随机抽样
一致性
偏移空间局部一致性
多目标匹配
Keywords
Image matching
Random sample consensus
Offset space local consensus
Multiple target matching
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于偏移空间局部一致性的匹配点提纯
赵洋洋
李晓强
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2014
1
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