检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]西安建筑科技大学信息与控制工程学院,陕西西安710055 [2]长庆油田分公司机械制造总厂,陕西西安710201
出 处:《西安建筑科技大学学报(自然科学版)》2013年第6期896-901,共6页Journal of Xi'an University of Architecture & Technology(Natural Science Edition)
基 金:国家自然科学基金资助项目(50878176)
摘 要:针对在图像匹配中,随机抽样一致性(RANSAC)算法对匹配点提纯存在计算量大、效率低的问题,采用将基本矩阵作为模型参数估计对象的方法,对RANSAC匹配点提纯算法进行了改进.在改进的算法中,运用Bucket分割技术抽取粗匹配点对,进行两幅图像的检测角点和粗匹配,利用视差梯度对匹配点样本预检验.实验结果表明,此方法在保证较高精度和鲁棒性的情况下,运算量大幅度减少,提高了图像匹配的速度.Improvement has been made for RANSAC alogorithm of matched points purifying in the image matching process by using fundamental matrix as object of model parameter in finding a solution to the problem with the large amount of calculation and the low efficienty that eonerge. By extracting rough matched points in sub-block generate from Bucketing techniques, algorithm test two images with corner detection and rough matching has also been improved. Moreover, it pretests the sample of matching points using disparity constraint. The experiment shows that this algorithm reduces the a- mount of computation largely, improves the speed of image matching and keeps high precision and robust.
分 类 号:TP391.413[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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