基于改进RANSAC算法的单应矩阵鲁棒估计方法

来源：计算机工程与应用杂志2017年第23期北京时间：

作者：夏克付1，2，李鹏飞2，陈小平2

单位：1.安徽电子信息职业技术学院，安徽 蚌埠 233030；2.中国科学技术大学 计算机科学与技术学院，合肥 230027

摘要：单应矩阵的鲁棒性和精度直接决定了其应用效果，如何利用RANSAC算法估计出鲁棒、精确的单应矩阵，仍是一个有待研究的热点问题。针对传统RANSAC算法迭代次数多、运行时间长、单应矩阵估计精度较低的问题，在SIFT特征匹配算法的基础上，从剔除样本集中不符合图像几何特性的部分外点、快速舍弃不合理单应矩阵和迭代精炼单应矩阵等方面对RANSAC算法进行改进，提出一种基于改进RANSAC算法的单应矩阵估计方法，提高了单应矩阵估计的精度和效率。实验结果表明，该方法有效解决了传统RANSAC算法存在的问题，能够快速、精确估计单应矩阵。另外，对于不同视角和大小的图像，该方法均具有较好的鲁棒性。

关键词：单应矩阵,估计,尺度不变特征转换（SIFT）算法,随机抽样一致性（RANSAC）算法,特征匹配