基于随机抽样一致性的误匹配剔除方法研究

摘要：

针对图像特征在匹配过程中产生误匹配、漏匹配的问题,对SURF算法与误匹配剔除算法进行了相关的研究.提出最小距离与随机抽样一致性(RANSAC)两种方法相融合的误匹配消除算法.算法首先通过设置适当阈值的最小距离法对特征之间的匹配进行粗略的淘汰,然后利用优化了的RANSAC对其进行精确的剔除.最后,从数据集中的随机选取两帧图像对算法进行了实验验证,表明提出的算法提高了误匹配剔除的效率的同时,保持了正确匹配的数量.

关键词：特征匹配、加速鲁棒特征、误匹配、随机抽样一致性

所属期刊栏目：36

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：河北省杰出青年科学基金F2017202062

在线出版日期：2019-11-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：233-237