【摘 要】
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针对ORB特征点匹配中常采用的随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)匹配点提纯算法存在计算量大、效率低的问题,本文提出一种改进的RANSAC算法。先使用2-近邻算法
【基金项目】
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国家重点研发计划资助(2016YFB0401503);广东省科技重大专项(2016B090906001);福建省科技重大专项(2014HZ0003-1);福建省资助省属高校专项课题(JK2014002)
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针对ORB特征点匹配中常采用的随机抽样一致性(Random Sample Consensus,RANSAC)匹配点提纯算法存在计算量大、效率低的问题,本文提出一种改进的RANSAC算法。先使用2-近邻算法查找满足阈值的匹配,接着使用双向匹配交叉过滤方法剔除图像帧中明显的错误匹配,然后对匹配点对的Hamming距离进行排序,将匹配点对距离大于最小距离一定倍数的匹配点对再一次剔除,最后再利用RANSAC算法迭代。分别采用改进RANSAC算法和RANSAC算法进行匹配点提纯实验,实验结果显示,改进RANSAC算
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