RANSAC(Random Sample Consensus)算法是一种用于估计模型参数的算法,它可以在存在噪声和异常值的情况下得到准确的模型参数。RANSAC算法的基本思想是通过随机抽样来选择一组数据,然后通过估计模型参数来计算出这组数据的误差,如果误差小于一个阈值,就将这组数据视为内点,否则就将它视为外点。通过重复这个过程,最终得到一...
在三维点云室内重建中,RANSAC算法被用来估计点云中的平面或曲面模型,以便将点云分割成不同的区域。 四、ICP算法 ICP(Iterative Closest Point)算法是一种用于点云配准的算法,它可以将两个点云之间的对应点找到,并计算出它们之间的变换矩阵,以便将它们对齐。ICP算法的基本思想是通过不断迭代来寻找最优的变换矩阵,最...
在三维点云室内重建中,RANSAC算法被用来估计点云中的平面或曲面模型,以便将点云分割成不同的区域。 四、ICP算法 ICP(Iterative Closest Point)算法是一种用于点云配准的算法,它可以将两个点云之间的对应点找到,并计算出它们之间的变换矩阵,以便将它们对齐。ICP算法的基本思想是通过不断迭代来寻找最优的变换矩阵,最...
RANSAC算法:RANSAC(Random Sample Consensus)是一种鲁棒性估计模型参数的迭代算法,常用于点云数据中的平面拟合、直线拟合等任务。在室内场景中,RANSAC算法可用于提取地面、墙面等平面信息。 迭代最近点(ICP)算法:ICP算法是一种通过迭代计算两个点云之间最佳变换矩阵的方法,以实现点云的精确配准。在室内场景重建中,ICP算...
摘要: 针对目前图像拼接算法存在对于图像配准过程中对应特征点对难以准确匹配的问题,提出了一个通过改进的SURF算法提取图像特征点,然后对得到的特征点进行描述,利用快速RANSAC算法配准图像,最后采用像素加权的方法进行图像融合。实验结果表明,提出的改进SURF方法有效地提高了特征点提取的准确性,去除了错误的匹配点对,将整个...
一种基于SURF、FLANN和RANSAC算法的图像拼接技术
Surf算法的原理 1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度。Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像。Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运算,假设函数f(z,y),Hessian矩阵H是由函数,偏导数组成。首先来看看...
AOS网络预出版: 标题: 基于SURF和RANSAC算法的同步相移干涉图位置配准方法 作者: 靳京京,卢文龙,刘晓军,郭小庭 收稿日期: 2017-03-17 录用日期: 2017-06-01 DOI: 10.3788/aos201737.1012002 引用格式:靳京京,卢文龙,刘晓军,郭小庭. 基于SURF和RANSAC算法的同步相移干涉图位置配准方法[J].光学学报,2017,37(10):...
特征点匹配是先进的特征寻找方法,一般是SHIFT/SURF/ORB,简单介绍模板匹配。所谓“特征点”,就是这样同样的一个点,在不同的图片上面都会显示为同样的特征。那么如果掌握了足够的可信度高的特征点,就可以将图片中各个物体变换到同意的平面上去。RANSAC特征点提纯也是较为重要的内容。
针对图像匹配过程中存在匹配运行时间长、匹配正确率低的问题,采用随机采样一致性(random sample consensus,RANSAC)算法优化加速鲁棒特征(speed up robust features,SURF)的方法,提出一种适应性强的优化匹配算法。首先使用SURF算子进行特征检测和特征描述,再使用邻近算法对特征点进行预匹配,最后使用随机采样一致性(RANSAC)算...