本文選題：三維重建　切入點：錯配剔除　出處：《系統(tǒng)仿真學報》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對基于SIFT(Scale-invariant feature transform)算法的特征檢測與匹配存在錯誤匹配的情況,采用了隨機抽樣一致性算法對錯配點對進行剔除,通過有針對性地對待所有輸入數(shù)據(jù),創(chuàng)建一個目標函數(shù),使用迭代算法估計出該目標函數(shù)的參數(shù),依據(jù)所估計出的參數(shù)把所有的數(shù)據(jù)分為兩種,保留滿足估計參數(shù)的所有點,剔除不滿足估計參數(shù)的所有點,再在全部的滿足估計參數(shù)的點中重新估計出函數(shù)的參數(shù)。實驗結果表明,該方法可有效剔除三維模型中的誤匹配點。
[Abstract]:In view of the mismatch between feature detection and matching based on SIFT(Scale-invariant feature transform algorithm, a random sampling consistency algorithm is adopted to eliminate the mismatch pairs, and a target function is created by treating all the input data in a targeted manner. The parameters of the objective function are estimated by iterative algorithm. According to the estimated parameters, all the data are divided into two types, all points satisfying the estimated parameters are retained, and all points which do not satisfy the estimated parameters are eliminated. Then the parameters of the function are reestimated from all the points satisfying the estimated parameters. The experimental results show that the method can effectively eliminate the mismatched points in the 3D model.
【作者單位】： 云南師范大學信息學院;
【基金】：國家自然科學基金(61262070,61462097)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1612677