改进随机样本一致性算法的弯曲果园道路检测 被引量：9

1

作者 林桂潮 邹湘军 +1 位作者 罗陆锋 莫宇达 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期168-174,共7页

果园道路检测的目的是为农业采摘机器人鲁棒实时地规划出合适的行走路径,因果园环境的复杂性,例如光照变化、杂草和落叶遮挡等因素的影响造成视觉检测算法鲁棒性差,为此提出融合边缘提取和改进随机样本一致性的弯曲果园道路检测方法。首... 果园道路检测的目的是为农业采摘机器人鲁棒实时地规划出合适的行走路径,因果园环境的复杂性,例如光照变化、杂草和落叶遮挡等因素的影响造成视觉检测算法鲁棒性差,为此提出融合边缘提取和改进随机样本一致性的弯曲果园道路检测方法。首先,根据果园道路的颜色分布特征和几何形状特征,使用有限差分算子提取图像边缘,再使用灰度值对比度约束和霍夫直线检测去除噪声,实现道路边缘点提取。然后,提出多项式函数描述直线和弯曲道路,使用改进的随机样本一致性算法和线性最小二乘法拟合道路边缘点,以估计多项式函数的参数,实现果园道路检测。在华南农业大学果园采集240张道路图像作为试验对象。试验表明:在光照变化、阴影和遮挡背景的影响下,该方法能有效地提取果园道路边缘点,并能正确地拟合道路以实现道路检测,平均正确检测率为89.1%,平均检测时间为0.2639 s,能够满足视觉导航系统的要求。该研究为农业采摘机器人的视觉导航的鲁棒性和实时性提供指导。 展开更多

关键词 算法 检测 提取 道路检测 随机样本一致性 霍夫变换 多项式拟合

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基于双重随机样本的统计学习理论的理论基础 被引量：10

2

作者 张植明 田景峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第17期33-36,共4页

介绍双重随机理论的基本内容。提出双重随机经验风险泛函,双重随机期望风险泛函,双重随机经验风险最小化原则等概念。最后证明基于双重随机样本的统计学习理论的关键定理并讨论学习过程一致收敛速度的界。为系统建立基于不确定样本的统... 介绍双重随机理论的基本内容。提出双重随机经验风险泛函,双重随机期望风险泛函,双重随机经验风险最小化原则等概念。最后证明基于双重随机样本的统计学习理论的关键定理并讨论学习过程一致收敛速度的界。为系统建立基于不确定样本的统计学习理论并构建相应的支持向量机奠定了理论基础。 展开更多

关键词 双重随机样本 统计学习理论 双重随机经验风险最小化原则 关键定理 一致收敛速度的界

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圆形特征筛选耦合随机样本的图像真伪决策

3

作者 李雪燕 林晓丽 于海平 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第7期1891-1897,共7页

为降低当前图像伪造检测算法的复杂度并提高其检测精度,提出一种圆形特征筛选机制耦合随机样本一致性优化的快速图像真伪决策算法。将检测图像划分为大小一致的子块,进行DCT变换,获得每个图像块的DCT系数,利用DCT系数来表示图像块;构建... 为降低当前图像伪造检测算法的复杂度并提高其检测精度,提出一种圆形特征筛选机制耦合随机样本一致性优化的快速图像真伪决策算法。将检测图像划分为大小一致的子块,进行DCT变换,获得每个图像块的DCT系数,利用DCT系数来表示图像块;构建圆形特征筛选机制,将每个图像块中的DCT低频系数提取出来,降低每个子块的特征维度;引入字典排序机制,对每个特征向量进行排序,利用先验阈值对特征进行匹配;引入随机样本一致性优化策略,对特征匹配进行提纯,降低图像块的误匹配率,对图像真伪完成决策判断。实验结果表明,与当前图像伪造检测算法相比,该算法具有更高的检测精度和更低的误检率,检测效率更高。 展开更多

关键词 图像伪造检测 离散余弦变换 字典排序 圆形特征筛选 先验阈值 随机样本一致性优化

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基于随机抽取一致性的稳健点云平面拟合 被引量：22

4

作者 魏英姿 刘晓莉 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期400-403,共4页

针对常用的平面拟合方法在点云数据存在误差或异常值时产生拟合不稳定的现象,提出了结合最小二乘法的随机抽取一致性(random sample consensus,RANSAC)平面拟合算法.该方法先用RANSAC算法检测并剔除异常数据点,再利用最小二乘法将得到... 针对常用的平面拟合方法在点云数据存在误差或异常值时产生拟合不稳定的现象,提出了结合最小二乘法的随机抽取一致性(random sample consensus,RANSAC)平面拟合算法.该方法先用RANSAC算法检测并剔除异常数据点,再利用最小二乘法将得到的有效数据点拟合,计算平面模型参数.实验中,分别采用该算法和最小二乘法、特征值法对仿真数据进行平面拟合,且采用本文提出的算法,分别对含有不同程度误差和异常值的点云数据进行拟合计算.研究结果表明:该算法适用于存在误差和异常值的点云数据拟合,能稳定地得到较好的平面参数估值,具有较强的稳健性. 展开更多

关键词 点云数据 随机抽取一致性(ransac) 最小二乘法 平面拟合

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基于随机采样一致改进算法的单目视觉里程计研究 被引量：1

5

作者 陈金辉 陈辰 +1 位作者 董飚 段京易 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第26期98-102,共5页

运用SIFT算法对单目所采集的室外视频图像的相邻两帧进行了特征点的检测与匹配。采用改进的RANSAC算法对所匹配点进行了误匹配点剔除。根据相邻两帧图像特征点的跟踪以及里程计读数作为辅助信息,求解特征点的三维坐标;进而根据视觉里程... 运用SIFT算法对单目所采集的室外视频图像的相邻两帧进行了特征点的检测与匹配。采用改进的RANSAC算法对所匹配点进行了误匹配点剔除。根据相邻两帧图像特征点的跟踪以及里程计读数作为辅助信息,求解特征点的三维坐标;进而根据视觉里程计模型,达到机器人的定位。实验结果表明,该方法相比传统的里程计定位精度高,比之双目激光等定位方法,又有成本廉价的优点。 展开更多

关键词 尺度不变特征变换(SIFT) 单目视觉 里程计 随机采样一致(ransac)

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基于点云特征的改进RANSAC地面分割算法 被引量：3

6

作者 隋心 王思语 +4 位作者 罗力 陈志键 史政旭 张杰 郝玉婷 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期106-114,共9页

针对室外复杂场景下,轻量级和地面优化的激光雷达里程计与测图(LeGO-LOAM)算法由于地面分割不精确而导致算法定位精度降低的问题,提出一种基于改进随机一致性采样(RANSAC)的多线程地面分割算法:相较于传统RANSAC算法,该算法舍弃从全部... 针对室外复杂场景下,轻量级和地面优化的激光雷达里程计与测图(LeGO-LOAM)算法由于地面分割不精确而导致算法定位精度降低的问题,提出一种基于改进随机一致性采样(RANSAC)的多线程地面分割算法:相较于传统RANSAC算法,该算法舍弃从全部原始数据中随机选取种子点拟合地面模型的迭代方式,首先利用点云高程、曲率等点特征信息挑选出所有小于高程、曲率等阈值的种子点以构建种子点集合,并根据种子点集合中的种子点数量判断是否需要多线程处理;然后根据判断结果从种子点集合中选择种子点子集进行地面拟合;最后比较各地面模型所包含的点云数量以获得最优地面模型参数以及地面点云集;地面分割精度的提高有效地降低了LeGO-LOAM算法的定位误差。实验结果表明,在室外复杂场景下所提出的地面分割算法分割效果更好,杂点更少;相较于原LeGO-LOAM算法,改进算法的定位误差降低至3.73 m,平面均方根误差降低了20.8%。 展开更多

关键词 轻量级和地面优化的激光雷达里程计与测图(LeGO-LOAM) 随机一致性采样(ransac) 地面分割 室外定位

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基于局部RANSAC的结构光标定方法

7

作者 甘勇 王昭太 +1 位作者 朱明凯 文龙 《应用光学》 CAS 北大核心 2024年第6期1252-1260,共9页

在结构光三维测量技术中,系统的标定是测量的基础。介绍了一种通过向棋盘格标定板投射编码光栅,由角点处的相位值计算其投影像素坐标的方法;考虑到角点邻域位置存在相位缺失和相位异常的问题,提出了一种基于局部随机样本一致性(random s... 在结构光三维测量技术中,系统的标定是测量的基础。介绍了一种通过向棋盘格标定板投射编码光栅,由角点处的相位值计算其投影像素坐标的方法;考虑到角点邻域位置存在相位缺失和相位异常的问题,提出了一种基于局部随机样本一致性(random sample consensus,RANSAC)的拟合算法进行相位异常值剔除以及曲面拟合插值,从而计算出特征点的亚像素级投影像素坐标进行标定。该方法不依赖相机的标定结果,同样适用于圆点标定板,对特征点附近相位值的异常和噪声进行了有效的过滤。实验结果表明:该方法对异常值具有较好的鲁棒性,重投影误差达到0.09 pixels,对标定板的种类和成本要求更低,具有一定的实用价值。 展开更多

关键词 三维测量 光栅投影 投影仪标定 随机样本一致性

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基于SIFT和RANSAC的特征图像匹配方法 被引量：40

8

作者 常青 张斌 邵金玲 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第6期747-751,共5页

针对目前普通图像匹配抗干扰能力不强的问题,将尺度不变特征变换(SIFT)和随机采样一致性(RANSAC)算法结合,提出了一种适应性强的图像匹配算法。首先对图像进行SIFT特征提取,利用最优节点优先搜索并计算最近邻特征向量与次最近邻向量间... 针对目前普通图像匹配抗干扰能力不强的问题,将尺度不变特征变换(SIFT)和随机采样一致性(RANSAC)算法结合,提出了一种适应性强的图像匹配算法。首先对图像进行SIFT特征提取,利用最优节点优先搜索并计算最近邻特征向量与次最近邻向量间的欧式距离比来加速完成特征点对预匹配。在此基础上引入随机抽样一致性(RANSAC)算法去除不可靠的匹配对。最后根据匹配点对计算出图像间透射变换的参数。实验结果表明:该匹配算法具有尺度、旋转不变性以及一定的仿射不变性、抗干扰性,可以实现目标物体匹配。 展开更多

关键词 图像匹配 尺度不变特征变换 随机采样一致性(ransac)

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一种改进RANSAC的基础矩阵估计方法 被引量：21

9

作者 甄艳 刘学军 王美珍 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2014年第4期39-43,共5页

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... 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。 展开更多

关键词 基础矩阵 随机抽样一致性算法(ransac) 鲁棒估计 预检验

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结合SIFT和RANSAC算法的InSAR影像配准 被引量：13

10

作者 陈华 邓喀中 +2 位作者 张以文 范洪冬 杨俊凯 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2015年第12期30-33,共4页

配准是合成孔径雷达干涉测量(In SAR)得到干涉图前的关键步骤。本文提出了基于SIFT和RANSAC的In SAR影像配准。尺度不变特征变换(SIFT)和随机采样一致性(RANSAC)相结合,得到特征稳定、匹配点对可靠的In SAR影像配准。利用PALSAR数据及Te... 配准是合成孔径雷达干涉测量(In SAR)得到干涉图前的关键步骤。本文提出了基于SIFT和RANSAC的In SAR影像配准。尺度不变特征变换(SIFT)和随机采样一致性(RANSAC)相结合,得到特征稳定、匹配点对可靠的In SAR影像配准。利用PALSAR数据及Terra SAR-X数据,进行不同分辨率、不同波段的SAR影像配准试验,结合生成的干涉图条纹的清晰程度,评价其精度。并与目前主流的交叉互相关方法得到的相干系数进行了对比,证明了该方法在In SAR影像配准应用中是一种简单、有效的方法。 展开更多

关键词 尺度不变特征变换(SIFT) 随机抽样一致性(ransac) InSAR影像配准

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基于K-means聚类和RANSAC的图像配准算法研究 被引量：8

11

作者 王天召 徐克虎 陈金玉 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2014年第9期1765-1769,共5页

针对图像配准中特征点匹配方法存在实时性不高和精度低的问题,提出了一种基于K-means聚类和RANSAC的图像配准算法。该算法根据匹配点对距离和方向特征的视差约束条件,首先利用Kmeans聚类对匹配点对进行预处理,剔除大部分错误匹配点,然... 针对图像配准中特征点匹配方法存在实时性不高和精度低的问题,提出了一种基于K-means聚类和RANSAC的图像配准算法。该算法根据匹配点对距离和方向特征的视差约束条件,首先利用Kmeans聚类对匹配点对进行预处理,剔除大部分错误匹配点,然后利用RANSAC进行二次优化,实现了图像的快速和精确配准。实验结果表明,该算法不仅提高了图像配准的精确度,而且提高了图像配准的速度。 展开更多

关键词 图像配准 特征点匹配 K均值聚类 随机样本一致

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基于改进RANSAC算法的单应矩阵鲁棒估计方法 被引量：10

12

作者 夏克付 李鹏飞 陈小平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第23期147-152,共6页

单应矩阵的鲁棒性和精度直接决定了其应用效果,如何利用RANSAC算法估计出鲁棒、精确的单应矩阵,仍是一个有待研究的热点问题。针对传统RANSAC算法迭代次数多、运行时间长、单应矩阵估计精度较低的问题,在SIFT特征匹配算法的基础上,从剔... 单应矩阵的鲁棒性和精度直接决定了其应用效果,如何利用RANSAC算法估计出鲁棒、精确的单应矩阵,仍是一个有待研究的热点问题。针对传统RANSAC算法迭代次数多、运行时间长、单应矩阵估计精度较低的问题,在SIFT特征匹配算法的基础上,从剔除样本集中不符合图像几何特性的部分外点、快速舍弃不合理单应矩阵和迭代精炼单应矩阵等方面对RANSAC算法进行改进,提出一种基于改进RANSAC算法的单应矩阵估计方法,提高了单应矩阵估计的精度和效率。实验结果表明,该方法有效解决了传统RANSAC算法存在的问题,能够快速、精确估计单应矩阵。另外,对于不同视角和大小的图像,该方法均具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 单应矩阵 估计 尺度不变特征转换(SIFT)算法 随机抽样一致性(ransac)算法 特征匹配

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基于结构相似的RANSAC改进算法 被引量：6

13

作者 许可可 朱文球 郭富禄 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期168-171,245,共5页

为了减少传统RANSAC(Random Sample Consensus,随机抽样一致性)算法的迭代次数和运行时间,提高算法的速度和精度,提出了一种基于结构相似的RANSAC改进算法。采用BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)算法提取和描述二进... 为了减少传统RANSAC(Random Sample Consensus,随机抽样一致性)算法的迭代次数和运行时间,提高算法的速度和精度,提出了一种基于结构相似的RANSAC改进算法。采用BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)算法提取和描述二进制特征点,用Hamming距离进行特征匹配,获得初始匹配点集,利用结构相似约束剔除误匹配点,得到新的匹配点集,用新的点集作为RANSAC的输入,求出变换矩阵。该算法在初始匹配后进行了匹配点提纯,能快速求得变换模型。实验证明该算法迭代次数和运行时间比传统RANSAC算法明显减少,因此改进的算法在速度和精度上优于传统的RANSAC算法。 展开更多

关键词 随机抽样一致性(ransac)算法 特征匹配 结构相似 匹配点提纯

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SURF和RANSAC在图像拼接中的应用 被引量：16

14

作者 王凌云 尹海波 王琪 《电子测量技术》 2016年第4期71-75,共5页

图像特征检测在计算机视觉带动下得到了快速发展。SURF特征描述能够非常稳定快速地对图像特征进行检测和描述。RANSAC能够在inliers大于50%的条件下很好地估计出模型参数,在特征点匹配上起到了关键作用。本文利用SURF特征描述子对图像... 图像特征检测在计算机视觉带动下得到了快速发展。SURF特征描述能够非常稳定快速地对图像特征进行检测和描述。RANSAC能够在inliers大于50%的条件下很好地估计出模型参数,在特征点匹配上起到了关键作用。本文利用SURF特征描述子对图像特征点进行检测和描述,然后运用交叉匹配的策略有效地消除一些错误匹配点对,然后运用RANSAC算法进行模型估计,最后使用线性加权的方式对图像进行融合。该方法利用了SURF快速检测和稳定性的特点和RANSAC算法时间复杂度小的特点进行特征点快速准确匹配,最终能够实现快速的图像拼接。 展开更多

关键词 图像拼接 快速鲁棒描述子(SURF) 随机采样一致(ransac)

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一种投票式并行RANSAC算法及其FPGA实现 被引量：4

15

作者 江洁 凌思睿 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期1145-1150,共6页

随机抽样一致(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法在数据量大,局外点比例高,模型复杂等情况下运算速度明显下降。该文提出一种投票式并行RANSAC算法,在把假设阶段并行化,同时生成多个模型的基础上,提出多个模型并行对同一个数据点投票... 随机抽样一致(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法在数据量大,局外点比例高,模型复杂等情况下运算速度明显下降。该文提出一种投票式并行RANSAC算法,在把假设阶段并行化,同时生成多个模型的基础上,提出多个模型并行对同一个数据点投票,直接判断其是否属于局内点的方法,省去了传统方法中根据最佳模型重新筛选数据点的步骤。在以FPGA为代表的并行平台上,该算法可以充分利用其硬件资源和并行处理特性,实现深度流水线的并行运算。实验结果表明该算法不仅拥有更好的鲁棒性,其性能和数据吞吐量还获得了大幅提升。 展开更多

关键词 随机抽样一致(ransac) 并行计算

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一种基于几何约束的RANSAC改进算法 被引量：12

16

作者 穆柯楠 惠飞 +1 位作者 曹健明 郭兰英 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第4期205-208,共4页

图像拼接技术中消除特征点误匹配是一项重要环节,针对传统的消除误匹配的RANSAC算法迭代次数多,计算复杂度较大且不能完全消除误匹配等缺点,提出了一种基于几何约束的RANSAC改进算法。该算法将几何约束法应用到RANSAC算法中,对图像特征... 图像拼接技术中消除特征点误匹配是一项重要环节,针对传统的消除误匹配的RANSAC算法迭代次数多,计算复杂度较大且不能完全消除误匹配等缺点,提出了一种基于几何约束的RANSAC改进算法。该算法将几何约束法应用到RANSAC算法中,对图像特征匹配点进行聚类分组,根据每条匹配点对连接线的斜率应该相等、长度也应该相等这两个几何关系建立预判断模型,对匹配点对集合进行预提纯。实验证明,该算法相较于传统的RANSAC算法,误匹配基本消除,迭代次数减少,计算效率提高,从而提高了图像匹配算法的效率。 展开更多

关键词 图像拼接 随机抽样一致(ransac)算法 几何约束 预提纯

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面向三维重建的增强运动一致性与引导扩散特征匹配 被引量：2

17

作者 蔡振姣 张素兰 +3 位作者 李晓明 张继福 胡立华 杨海峰 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期273-282,共10页

特征匹配是从图像恢复三维模型的关键步骤之一.为有效地提高三维重建的质量,提出一种面向三维重建的增强运动一致性与引导扩散特征匹配算法.首先在基于网格的运动统计算法基础上,通过增加阈值β,提出一种增强运动一致性概念,增强真假匹... 特征匹配是从图像恢复三维模型的关键步骤之一.为有效地提高三维重建的质量,提出一种面向三维重建的增强运动一致性与引导扩散特征匹配算法.首先在基于网格的运动统计算法基础上,通过增加阈值β,提出一种增强运动一致性概念,增强真假匹配点的判断条件,避免高相似特征点的误匹配,提高了初始匹配点的正确率;然后结合RANSAC算法进行特征点匹配优化,过滤掉异常值,进一步提高特征点匹配的准确性;最后将引导匹配和运动一致性相结合,提出一种引导扩散概念,减少了集中分布在图像局部的可能性,进而提高特征点匹配数量和三维模型的稳定性.在公开的三维重建数据集的618对图像上的实验结果表明,该算法在特征匹配和三维重建上能够实现更好的性能;在小于1°误差阈值的位姿估计成功率上,该算法比基于SIFT的比率测试算法和GMS算法分别平均提高了22.58%和12.90%,尤其在重复纹理图像对上分别提高了46.15%和30.77%. 展开更多

关键词 特征匹配 三维重建 增强运动一致性 ransac 引导扩散

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基于RANSAC的SIFT匹配阈值自适应估计 被引量：16

18

作者 刘川熙 赵汝进 +1 位作者 刘恩海 洪裕珍 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期157-160,共4页

针对基于欧氏距离比值作为图像尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配相似性度量时,距离比阈值难以设置最优,且固定距离比阈值易引起误匹配或漏匹配等问题,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法。该算法对SIFT匹配算法中的距离比阈值进行自适应优化... 针对基于欧氏距离比值作为图像尺度不变特征变换(SIFT)特征匹配相似性度量时,距离比阈值难以设置最优,且固定距离比阈值易引起误匹配或漏匹配等问题,引入随机抽样一致性(RANSAC)算法。该算法对SIFT匹配算法中的距离比阈值进行自适应优化,确定最佳的阈值,再利用双向匹配的方法剔除误匹配点。实验结果表明,针对不同的实验图像,所提算法都能自适应地求解出一个最优的比例阈值,使得匹配点数最多,同时具有较高的匹配正确率,经过双向匹配的策略优化后效果更好。 展开更多

关键词 尺度不变特征变换(SIFT) 随机抽样一致性(ransac) 自适应 匹配阈值 双向

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混合属性数据集分布一致性度量的新方法 被引量：3

19

作者 何玉林 金一 +2 位作者 戴德鑫 黄柏皓 黄家杰 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第2期170-179,共10页

数据分布一致性的度量是大数据随机样本划分生成过程中的一个关键问题,如何针对混合属性的数据集进行合理有效的分布一致性度量是目前随机样本划分技术研究的重点.提出一种新的基于深度编码和最大平均差异的混合属性数据集分布一致性度... 数据分布一致性的度量是大数据随机样本划分生成过程中的一个关键问题,如何针对混合属性的数据集进行合理有效的分布一致性度量是目前随机样本划分技术研究的重点.提出一种新的基于深度编码和最大平均差异的混合属性数据集分布一致性度量方法,不直接对两个不同的原始数据集进行分布一致性的度量,而是首先对混合属性中的离散属性进行独热编码,得到独热编码数据集;之后对独热编码数据集进行自编码处理,得到深度编码数据集;最后基于最大均值差异指标对两个不同的深度编码数据集进行分布一致性的度量.在Adult、Australian、CRX和German标准混合属性数据集上对所提方法进行性能实验验证,结果表明,与基于离散属性独热编码的最大平均差异方法和基于连续属性二进制化的相似性度量方法相比,新方法能够更加准确地对混合属性数据进行分布一致性的度量. 展开更多

关键词 人工智能 随机样本划分 分布一致性 最大均值差异 混合属性数据 独热编码 深度编码

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基于RANSAC变换的车牌图像去模糊算法 被引量：4

20

作者 李明东 张娟 +1 位作者 伍世虔 方志军 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第2期153-156,160,共5页

针对监控视频中运动模糊车牌图像的复原问题,提出一种基于随机抽样一致性(RANSAC)的车牌图像去模糊算法。首先,在倒频谱域对模糊图像实施Canny边缘检测,使用RANSAC变换来估计模糊方向;然后,通过模糊图像倒频谱域的零点分量来估计模糊长... 针对监控视频中运动模糊车牌图像的复原问题,提出一种基于随机抽样一致性(RANSAC)的车牌图像去模糊算法。首先,在倒频谱域对模糊图像实施Canny边缘检测,使用RANSAC变换来估计模糊方向;然后,通过模糊图像倒频谱域的零点分量来估计模糊长度;最后,结合Richardson-Lucy(RL)算法和L0正则化先验各自的优点,对模糊车牌图像进行复原。实验结果表明:提出的算法不论主观还是客观上,在运动模糊车牌图像上达到了很好的复原效果,复原图像得到的PSNR和SSIM值都有了极大地提高,并且耗时少,效率高。 展开更多

关键词 图像复原 运动模糊 倒频谱 随机抽样一致性(ransac)变换 Richardson-Lucy(RL)算法 L0正则化先验

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