| 匹配点分布密度约束下的基础矩阵估计 |
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| 引用本文： | 甄艳, 刘学军, 王美珍. 匹配点分布密度约束下的基础矩阵估计[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(10): 1167-1171. |
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| 作者姓名： | 甄艳 刘学军 王美珍 |
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| 作者单位： | 1南京师范大学地理科学学院;2南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室 |
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| 基金项目： | 江苏省高校自然科学重大基础研究资助项目(10KJA420025)；江苏省高校优势学科建设工程资助项目；国家科技支撑计划资助项目(2012BAH35B02)；福建省自然科学基金青年创新基金资助项目(2011J05104) |
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| 摘 要： | 提出一种匹配点分布密度约束下的基础矩阵估计方法。该方法以传统RANSAC方法为基本框架,结合匹配点分布密度约束来选择内点集,并采用M-Estimators方法重新计算基础矩阵。通过模拟数据和真实图像实验表明,本文方法可有效提高基础矩阵的计算精度。
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| 关 键 词： | 计算机视觉 基础矩阵 鲁棒估计 对极几何 内点集 |
| 收稿时间： | 2013-06-05 |
| 修稿时间： | 2013-10-05 |
Fundamental Matrix Estimation Based on Inlier Distributions Constraint |
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| ZHEN Yan, LIU Xuejun, WANG Meizhen. Fundamental Matrix Estimation Based on Inlier Distributions Constraint[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(10): 1167-1171. |
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| Authors: | ZHEN Yan LIU Xuejun WANG Meizhen |
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| Affiliation: | 1School of Geography Science,Nanjing Normal University;2Key Laboratory of Virtual Geographic Environment,Ministry of Education,Nanjing Normal University |
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| Abstract: | This paper presents a novel approach to estimate the fundamental matrix. The proposed method takes the traditional RANSAC method as the basic framework and selects the optimum inlier set combined with the inliers distribution and the average distance of the points to the epipolar lines. Then the M-Estimators method is used to compute the fundamental matrix. Experiment on a large number of simulated and real image data show that our algorithm can achieve a more precise estimation of the fundamental matrix. |
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| Keywords: | computer vision fundamental matrix robust estimation epipolar geometry inlier set |
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