基于预检验的快速随机抽样一致性算法

• 作者: 王润生 陈付幸
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: MNSAC PEMNSAC 鲁棒性 基础矩阵 LmedS估计 outliers inliers
• 年，卷（期）: 2005,（8）
• 所属期刊栏目: 模式识别与人工智能
• 页码范围: 1431-1437
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5976字
• 语种: 中文

摘要

随机抽样一致性算法MNSAC(random sample consensus)是在计算机视觉领域内应用最广泛的Robust 估计算法之一,但是MNSAC算法计算效率较低.提出一种基于模型参数预检验的快速MNSAC算法(preview model parameters evaluation MNSAC,简称PEMNSAC).算法在RANSAC算法模型参数检验前,加入预检验过程,在保证计算结果置信概率不变的前提下,过滤掉大量偏差较大的模型参数,提高了MNSAC算法的整体效率.模拟数据和真实图像数据实验结果表明,此算法和MNSAC算法计算精度保持一致,计算速度高于MNSAC算法.