基于RANSAC算法的改进特征匹配方法研究

摘要：

为了提高图像特征点匹配的速度和准确性,提出基于RANSAC算法的极线约束特征匹配算法.首先,将特征点进行规范化处理,并拟选取8个特征点对,利用RANSAC方法计算出包含内点最多的基础矩阵,并优化基础矩阵;接着,求取极线方程,通过最小对极距离准则来寻找准确的匹配点,若匹配点和待匹配点到对应的极线距离小于阈值,且两距离之最小,该点保留,否则删除.最后,从匹配率、误匹配率两方面来分析提出的算法性能,并从计算准确性和适应性方面验证算法.实验结果表明,该方法的正确匹配率为98.18％,距离的平均相对误差为0.082 3％.

关键词：RANSAC算法、特征匹配、极线约束

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;内蒙古自治区高等学校科学研究项目;高层次人才引进科研项目;内蒙古科技攻关项目;内蒙古自治区自然科学基金

在线出版日期：2022-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：87-92