基于自适应Ransac算法的基础矩阵估算

• 作者: 官云兰 张晶晶 郝冬冬
• 来源期刊: 北京测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 基础矩阵 Ransac算法 自适应 残差
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 学术研讨
• 页码范围: 10-14
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 字数: 2775字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19580/j.cnki.1007-3000.2018.01.003

摘要

基础矩阵估算是计算机视觉中恢复两张影像相对运动不可缺少的步骤,通常使用Ransac算法从包含大量外点的数据集中估计基础矩阵.经典Ransac判断样本是否为内点的阈值是经验值,不能满足所有样本,且在两个矩阵含有相同内点数时无法确定最优基础矩阵.本文介绍了自适应Ransac算法及流程,将其应用与基础矩阵的解算中.通过利用无人机影像与手机拍摄照片进行实验.实验结果表明,自适应Ransac算法可得到比经典Ransac更精确的基础矩阵.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	官云兰		57	756	13.0	26.0
2	张晶晶		4	6	2.0	2.0
3	郝冬冬		2	1	1.0	1.0