RANSAC

图像拼接中看到了特征匹配的部分,特征匹配主要是特征点的匹配。在特征点匹配的时候,首先进行粗匹配,粗匹配通常是进行一对匹配点进行对比,误差越小越可能是一对匹配点;精匹配方法中,我们可以用到RANSAC(Random Sample Consensus 随机抽样一致性)算法。
RANSAC可以用于图片的拼接技术。在多幅图像合成时,事先会在待合成的图片中提取一些关键的特征点。计算机视觉的研究表明,不同视角下物体往往可以通过一个透视矩阵(单应矩阵)(3X3或2X2)的变换而得到。RANSAC被用于拟合这个模型的参数(矩阵各行列的值),由此便可识别出不同照片中的同一物体。

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