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Robust point matching via corresponding circles

机译：通过相应的圆进行可靠的点匹配

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摘要

The matching points extracted from images play a very important role in many applications and particularly in computer vision. The use of point sets as being characteristics that describe the entire images brought into play, it greatly contributes to the reduction of the execution time, unlike the use of all the information contained in these images. The major problem of the matching process is the possibility to generate a large number of false correspondences, or outliers, in addition to a limited number of true correspondences (inliers). The objective of this paper is to propose a robust algorithm to eliminate or reduce the false correspondences, or outliers, among the putative set extracted from stereoscopic images. The principle of our method is based on the notion of belonging to the corresponding circles and the concept of similarity of stereoscopic images. The results largely reflect the efficiency and performance of our algorithm in comparison to the other used methods in this framework like RANSAC algorithm.
机译：从图像中提取的匹配点在许多应用中，尤其是在计算机视觉中，起着非常重要的作用。使用点集作为描述所播放的整个图像的特征，与使用这些图像中包含的所有信息不同，它极大地减少了执行时间。匹配过程的主要问题是，除了有限数量的真实对应关系外，还可能生成大量错误对应关系或离群值。本文的目的是提出一种鲁棒的算法，以消除或减少从立体图像中提取的假定集之间的虚假对应或离群值。我们方法的原理是基于属于相应圆的概念和立体图像相似性的概念。与在该框架中使用的其他方法（如RANSAC算法）相比，结果很大程度上反映了我们算法的效率和性能。

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