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1. 基于运动平滑约束项的快速误匹配剔除算法
李为, 李为相, 张璠, 揭伟
计算机应用    2018, 38 (9): 2678-2682.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030621
摘要687)      PDF (1019KB)(334)    收藏
针对图像拼接时用随机抽样一致性(RANSAC)算法迭代计算过程中计算量大、匹配正确率低的问题,提出了一种基于运动平滑约束项的误匹配剔除算法。首先采用快速旋转不变特征(ORB)算法提取特征点,基于汉明距离实现特征点初匹配;其次,基于运动平滑约束项统计邻域支持估计量实现误匹配粗剔除;然后,进一步采用空间几何约束关系实现误匹配精剔除;最后,利用分组排序采样求解模型参数,采用加权平均实现图像融合。实验结果表明,该算法的误匹配剔除率相比缩小抽样点总量算法提升了75.6%,相比自适应阈值算法提升了24%,此方法能有效剔除误匹配,实现图像精确拼接。
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