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基于网格加速与顺序选取策略的图像匹配算法
1
作者
江一苇
顾幸生
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期657-664,共8页
特征点匹配可以在输入的图像之间生成一个对应关系,它是视觉里程计中一个基础且重要的模块,并且在不同的计算机视觉领域中有着广泛的应用。随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法是一种应用较广的图像匹配算法,但存在召回...
特征点匹配可以在输入的图像之间生成一个对应关系,它是视觉里程计中一个基础且重要的模块,并且在不同的计算机视觉领域中有着广泛的应用。随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法是一种应用较广的图像匹配算法,但存在召回率较低且耗时较长的问题。本文基于网格运动统计方法与顺序选取策略,提出了RANSAC改进算法。首先,对初始特征匹配进行质量排序,并在此基础上将输入图像划分为一定数量的网格,根据运动平滑性理论进行网格内匹配统计;然后,选取评分高的网格分别进行局部单应性矩阵估算;最终,将局部单应性矩阵进行聚合,进一步消除噪声影响,得到最优模型。此外,求取单应性矩阵时采用了顺序选取策略,进一步提升了算法的效率。仿真结果表明,本文方法具有较明显的优越性。
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关键词
特征点匹配
随机抽样一致算法
网格统计
顺序选取策略
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题名
基于网格加速与顺序选取策略的图像匹配算法
1
作者
江一苇
顾幸生
机构
华东理工大学能源化工过程智能制造教育部重点实验室
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第5期657-664,共8页
基金
国家自然科学基金(61973120,62076095)。
文摘
特征点匹配可以在输入的图像之间生成一个对应关系,它是视觉里程计中一个基础且重要的模块,并且在不同的计算机视觉领域中有着广泛的应用。随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)算法是一种应用较广的图像匹配算法,但存在召回率较低且耗时较长的问题。本文基于网格运动统计方法与顺序选取策略,提出了RANSAC改进算法。首先,对初始特征匹配进行质量排序,并在此基础上将输入图像划分为一定数量的网格,根据运动平滑性理论进行网格内匹配统计;然后,选取评分高的网格分别进行局部单应性矩阵估算;最终,将局部单应性矩阵进行聚合,进一步消除噪声影响,得到最优模型。此外,求取单应性矩阵时采用了顺序选取策略,进一步提升了算法的效率。仿真结果表明,本文方法具有较明显的优越性。
关键词
特征点匹配
随机抽样一致算法
网格统计
顺序选取策略
Keywords
feature point matching
RANSAC
grid statistics
sequential selection strategy
分类号
TP242.6 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于网格加速与顺序选取策略的图像匹配算法
江一苇
顾幸生
《华东理工大学学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
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