基于多约束条件的车载序列图像拼接方法

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提出了一种适用于环境测量的车载序列图像拼接方法:首先,对消除畸变后的序列图像相邻帧提取特征点,并采用一种基于多约束条件的匹配算法得到3个正确匹配点对;然后,运用最小二乘法求解图像刚体变换模型参数;最后,通过一种全局配准策略实现序列图像的拼接。试验结果表明:基于多约束条件的配准算法与基于随机抽样一致性(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)的配准算法相比,计算效率明显提高,且所得序列图像拼接图具有较高的环境测量精度。
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