基于RANSAC算法的立体视觉图像匹配方法  

Stereo Vision Image Matching Based on RANSAC Algorithm

作　　者：董明利[1,2] 王振华[2] 祝连庆[2] 孙雨南[1] 吕乃光[2] 

机构地区：[1]北京理工大学光电工程系,北京100081 [2]北京信息科技大学光电学院,北京100192

出　　处：《北京工业大学学报》2009年第4期452-457,共6页Journal of Beijing University of Technology

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50675015,50475176);北京市属高校人才强教资助项目(PXM2007-014224-044655).

摘　　要：针对大尺寸立体视觉测量中存在较大视差和透镜畸变等因素导致极线约束匹配率低的问题,提出了将图像校正与随机采样算法相结合的立体视觉图像匹配方法.对立体图像对进行线性校正,建立初始匹配点集;采用随机采样算法估计图像对之间的基本矩阵,恢复原始图像对之间的对极几何约束关系,剔除初始匹配点集中未匹配和误匹配的特征点,从而获得精确的匹配点集.该方法已应用于合成孔径雷达(SAR)大型可展开微波天线网面的实际测量,匹配率高于96%.An image matching method of stereo vision through combining image correction and random sampling algorithm is proposed.Accurate matched point sets are obtained in the process of performing linear correction to a stereo image,constructing original matching point sets according to the correcting result, estimating the fundamental matrix between image pair by using of random sampling algorithm,restoring the epipolar geometry restriction relationship between the original image pair,and picking out the unmatched...

关 键 词：立体视觉 图像匹配 图像校正 随机采样算法 对极几何 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]