【摘 要】
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在目标识别和图像配准等领域中,进行特征点匹配时一般都会产生误匹配点,对误匹配点的准确剔除可以有效提升识别精度及配准精度,因而成为研究的重点。当前比较成熟的剔除算法,如random sample consensus(RANSAC)、M-estimator sample consensus(MSAC)等,经常会出现剔除部分正确匹配点的情况。针对当前存在的问题,提出了一种基于Pearson相关系数,对长
【机 构】
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天津大学精密仪器与光电子工程学院,天津300072;天津大学光电信息技术教育部重点实验室,天津300072
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在目标识别和图像配准等领域中,进行特征点匹配时一般都会产生误匹配点,对误匹配点的准确剔除可以有效提升识别精度及配准精度,因而成为研究的重点。当前比较成熟的剔除算法,如random sample consensus(RANSAC)、M-estimator sample consensus(MSAC)等,经常会出现剔除部分正确匹配点的情况。针对当前存在的问题,提出了一种基于Pearson相关系数,对长度和夹角进行双约束的误匹配点剔除算法。所提算法首先粗剔除误差较大的误匹配点,进而通过迭代的方式对误差较小
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