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题名基于运动平滑约束项的快速误匹配剔除算法
被引量：4
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作者
李为
李为相
张璠
揭伟
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机构
南京工业大学电气工程与控制科学学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第9期2678-2682,2741,共6页
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基金
江苏省"六大人才高峰"项目(XXR-012)~~
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文摘
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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关键词
图像匹配
快速旋转不变特征
运动平滑约束项
误匹配
结构相似度
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Keywords
image matching
Oriented FAST(Features from Accelerated Segment Test)and Rotated BRIEF(Binary Robust Independent Elmentary Features)(ORB)
motion smoothing constraint term
wrong matching
structural similarity
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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