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题名单应性矩阵自适应估计方法
被引量：12
- 1
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作者
许金山
王一江
程徐
李松
陈胜勇
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机构
浙江工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期160-164,172,共6页
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基金
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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文摘
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1/5),同时弥补了RANSAC及其改进方法需预先设置距离偏差阈值的不足。
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关键词
单应性矩阵
相似度
自适应
估计
lmed
S
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Keywords
homography matrix
similarity
adaptive
estimation
lmed S
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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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题名基于本质矩阵的无人机影像精确匹配
被引量：4
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作者
葛义攀
王晓红
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机构
贵州大学矿业学院
贵州大学林学院
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2020年第8期55-58,75,共5页
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基金
贵州省自然科学基金(黔科合J字〔2014〕2070)
贵州省科技计划(黔科合LH字〔2014〕7649)。
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文摘
无人机影像以其低成本、获取容易、信息量大等优点得到了广泛的应用。影像匹配是影像数据处理的重要环节,常用影像匹配的方法存在误匹配多或剔除大量正确匹配的问题。LMed S算法比其他稳健方法更严格,"5点算法"得到的本质矩阵可用于匹配点对共面的场景。本文使用LMedS算法结合"5点算法"求解本质矩阵作为剔除误差的模型,同时利用ORB算法提取速度快的特点,构建了一种精准同时兼顾了效率的匹配方法。本文对该算法开展了试验研究,并与其他常规算法进行比较。试验结果表明,本文算法保留的匹配点数数量多,分布较均匀,适用于多种场景,是一种有效、快速精准的影像匹配算法。
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关键词
无人机影像
影像匹配
本质矩阵
单应矩阵
lmed
S算法
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Keywords
UAV image
image matching
essential matrix
homography matrix
lmedS algorithm
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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题名结合快速鲁棒性特征改进ORB的特征点匹配算法
被引量：22
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作者
白雪冰
车进
牟晓凯
张英
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机构
宁夏大学物理电气信息学院
宁夏沙漠信息智能感知重点实验室(宁夏大学)
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第7期1923-1926,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61162020)~~
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文摘
针对定向二进制简单描述符(ORB)算法不具备尺度不变性的问题,提出一种结合快速鲁棒性特征(SURF)算法和ORB的改进算法。首先,利用Hessian矩阵检测特征点的方法,使得提取出的特征点具有尺度不变性;然后,用ORB生成特征描述子;接着采用K-近邻算法进行粗匹配;最后,通过比率测试、对称测试、最小平方中值(LMed S)定理进行提纯。尺度变化时,该算法比ORB的匹配精度提高了74.3个百分点,比SURF的匹配精度提高了4.8个百分点;旋转变化时,该算法比ORB的匹配精度提高了6.6个百分点;匹配时间高于SURF低于ORB。实验结果表明,改进算法不仅保持了ORB的旋转不变性,而且具备了尺度不变性,在不失速度的前提下,匹配精度得到较大提高。
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关键词
特征点匹配
尺度不变性
旋转不变性
比率测试
对称测试
最小平方中值定理
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Keywords
feature point matching
scale invariance
rotation invariance
ratio test
symmetry test
Least Median Squares（lmed S） theorem
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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