RANSAC算法的自适应Tc,d预检验

田文; 王宏远; 徐帆; 方磊

doi:10.11834/jig.20090531

图像理解和计算机视觉 | 浏览量 : 0 下载量: 277 CSCD: 0

PDF
导出
分享
收藏
专辑

RANSAC算法的自适应Tc,d预检验
Enhanced RANSAC with Adaptive Pre-verification
2009年14卷第5期页码：973
纸质出版：2009
DOI： 10.11834/jig.20090531
稿件说明：

移动端阅览

田文, 王宏远, 徐帆, 方磊. RANSAC算法的自适应Tc,d预检验[J]. 中国图象图形学报, 2009,14(5):973. DOI： 10.11834/jig.20090531.

Enhanced RANSAC with Adaptive Pre-verification[J]. Journal of Image and Graphics, 2009, 14(5): 973. DOI： 10.11834/jig.20090531.

摘要

随机抽样一致性算法是计算机视觉领域应用最广泛的鲁棒性算法。为了进一步提高RANSAC算法的运算速度，首先在介绍RANSAC算法的Tc

d预检验加速模型的基础上，提出了一种两步法用来实现优化的预检验参数选择；然后基于这种优化选择方法提出了自适应Tc

d预检验的新算法，从而实现了不依赖用户选择的RANSAC算法的自适应加速。基于窄基线和宽基线图像对的极线几何计算的实验表明，该新算法相对于标准RANSAC算法的运算速度平均提升超过了400%。

Abstract

RANSAC is the most widely used robust regression algorithm in computer vision.Starting from the Tc

d pre-evaluation model of RANSAC algorithm，a two-step method is presented for optimal (c

d) selection. Based on this method，the adaptive Tc

d test extension is proposed to achieve user independent RANSAC acceleration. We show experimentally that using both short-baseline and wide-baseline epipolar geometry estimation，the proposed method is up to 400% faster than the standard RANSAC.