【摘 要】
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如何从初始匹配点集中估计出精确的单应性矩阵,有效地剔除误匹配,一直以来都是视觉领域研究的重点和难点,也是实际相关技术应用中最为关键的一步。通过将特征点对相似度概念
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.11405145);浙江省自然科学基金(No.LQ14A050002)
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如何从初始匹配点集中估计出精确的单应性矩阵,有效地剔除误匹配,一直以来都是视觉领域研究的重点和难点,也是实际相关技术应用中最为关键的一步。通过将特征点对相似度概念应用于LMed S的样本选取过程,提出了一种新的单应性矩阵自适应的估计方法。区别于传统LMeds方法从无序匹配点集中随机选取样本的过程,该方法首先以点对间的相似度对整个初始匹配点进行降序排列,然后从前往后依次选取样本。实验结果表明,与LMed S相比,该方法估计出的单应性矩阵更精确、鲁棒,效率更高（得到最佳模型所需的迭代次数仅约为LMed S的1
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