【摘 要】
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随机抽样一致性(RANSAC)算法广泛应用于图像匹配领域,帮助图像匹配算法筛选并剔除误匹配点对,提高图像匹配的精度。经典的RANSAC算法存在计算数据量大、运算速度慢、样本适应
【机 构】
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光电控制技术重点实验室,中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
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随机抽样一致性(RANSAC)算法广泛应用于图像匹配领域,帮助图像匹配算法筛选并剔除误匹配点对,提高图像匹配的精度。经典的RANSAC算法存在计算数据量大、运算速度慢、样本适应性差等问题,无法满足图像匹配实时性和样本多变性的需求。针对以上问题,提出了一种基于自适应预检验和迭代阈值自适应相结合的改进RANSAC算法,并给出了具体的设计思路和工作原理。通过实验验证发现,该算法相比于经典的RANSAC算法,运算速度和样本适应性方面都有大幅提升。
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