文献类型：期刊文章

作　　者：陈付幸[1] 王润生[1]

机构地区：[1]国防科学技术大学ATR国家重点实验室,湖南长沙410073

出　　处：《软件学报》

年　　份：2005

卷　　号：16

期　　号：8

起止页码：1431-1437

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：2005369347323)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：随机抽样一致性算法RANSAC(randomsampleconsensus)是在计算机视觉领域内应用最广泛的Robust估计算法之一,但是RANSAC算法计算效率较低.提出一种基于模型参数预检验的快速RANSAC算法(previewmodelparametersevaluationRANSAC,简称PERANSAC).算法在RANSAC算法模型参数检验前,加入预检验过程,在保证计算结果置信概率不变的前提下,过滤掉大量偏差较大的模型参数,提高了RANSAC算法的整体效率.模拟数据和真实图像数据实验结果表明,此算法和RANSAC算法计算精度保持一致,计算速度高于RANSAC算法.

关 键 词：RANSAC PERANSAC  鲁棒性 基础矩阵 LmedS估计  OUTLIERS inliers  

分 类 号：TP391]