一种快速的误匹配筛选算法

摘要：

针对特征点匹配中误匹配筛选算法鲁棒性差及效率低等问题,提出了一种快速的误匹配筛选算法.文中将基于欧氏距离的大津法与随机取样一致算法相融合,针对传统方法筛选数量问题,在欧氏距离的基础上引入大津法,通过大津法对匹配对进行误匹配剔除,并对数据进行排序以提高算法运行速度,最后利用RANSAC对优化数据进行第三次筛选.实验表明:此算法的准确率要优于主流筛选算法,筛选结果的正确率在95％以上,具有良好的鲁棒性;在运行速度方面,此算法比传统的RANSAC算法减少了80％以上的运行时间,具有良好的实时性.

关键词：特征点、随机取样一致、大津法、欧式距离、误匹配筛选

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：上海市2018年度科技型中小企业技术创新资金项目;闵行区2018年度中小企业技术创新计划项目;2019闵行区产学研项目

在线出版日期：2021-03-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：30-32