基于改进RANSAC算法的单应矩阵鲁棒估计方法

• 作者: 夏克付 李鹏飞 陈小平
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2017,（23）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 147-152
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5709字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1606-0072

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈小平	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	94	783	15.0	22.0
2	李鹏飞	中国科学技术大学计算机科学与技术学院	33	188	7.0	12.0
3	夏克付		22	73	5.0	7.0