作者：王兴梅; 印桂生; 门志国; 仇晨光动态场景匹配特征点全局运动估计外点
摘要：为在动态场景图像序列中准确地完成全局运动估计,提出一种自适应去除外点的全局运动估计方法。对尺度不变特征变换（Scale invariant feature transform,SIFT）算法提取出的特征点利用最近邻搜索算法中的BBF（Best Bin First）方法进行匹配。为提高全局运动估计的精度,提出改进的随机抽样一致（RANdom SAmple Consensus,RANSAC）算法。此算法能够自适应地去除外点,即利用特征点运动矢量的方差控制迭代次数来进行外点的去除,最终通过摄像机运动模型实现准确的运动参数估计和背景补偿。对标准图像序列Coastguard和实际拍摄的动态场景图像序列的实验表明,提出的方法能够快速地完成动态场景中的全局运动估计与补偿,具有较高的精度和适应性。
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