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利用单应变换与对极约束的基础矩阵估计算法

         

摘要

为了提高不同图像之间的基础矩阵估计的精度与效率,提出了一种结合单应变换和对极几何约束的基础矩阵估计算法.在不同图像上提取特征点并建立匹配关系,过滤其中明显的误匹配点,并计算单应变换矩阵,由于单应变换的内点和外点在图像之间的对应关系均符合对极几何约束,通过将单应变换矩阵与外点结合,进一步计算出基础矩阵.为了验证算法的有效性,在采集的图像数据与公开的图像数据集上分别进行实验,实验结果表明,该算法与RANSAC相比,在内点率与内点平均误差上均有一定提高,具有更好的鲁棒性和有效性.

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