作者：张晶晶; 官云兰; 郝冬冬基础矩阵ransac算法自适应残差
摘要：基础矩阵估算是计算机视觉中恢复两张影像相对运动不可缺少的步骤,通常使用Ransac算 法从包含大量外点的数据集中估计基础矩阵.经典Ransac判断样本是否为内点的阈值是经验值,不能满足 所有样本,且在两个矩阵含有相同内点数时无法确定最优基础矩阵.本文介绍了自适应Ransac算法及流 程,将其应用与基础矩阵的解算中.通过利用无人机影像与手机拍摄照片进行实验.实验结果表明,自适应Ransac 算法可得到比经典Ransac 更精确的基础矩阵.
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