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针对现有参考网稳定点选取方法在不稳定点数较多时正确性和稳健性不足的问题,通过引入平方型Msplit相似变换,提出了一种稳健的稳定点选取方法,在不稳定点较多、甚至不稳定点数超过稳定点数的情况下仍然有效。具体思路是：在计算两期坐标的相似变换参数时,利用平方型Msplit估计将参考点组一分为二,取点数多的一组为稳定点组并继续分裂,直至两个点组对应的相似变换参数无明显差异时停止,利用最终的稳定点组计算相似变换参数来开展变形分析。试验结果表明,当参考网中存在变形量较大的点或不稳定点总数接近甚至超过稳定点数时,本文方法与传统S变换和抗差S变换相比,稳定点的判断正确率最高,求得的变形量与模拟变形量相差最小,稳定点组对应的两期坐标差均方根最小,能够正确反映控制点的实际变形。 相似文献
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为提高坐标转换的精度及可靠性,提出一种基于RANSAC算法的相对稳定公共点筛选方法。以四元数坐标转换模型为基础,引入RANSAC算法来迭代筛选控制网中相对稳定点,并将其作为公共点进行坐标转换,以提高转换精度。以加速器工程隧道控制网为例,对该方法进行仿真实验与分析,并与基于M估计的坐标转换结果进行对比。实验结果表明,所提方法能够精确定位粗差,相对稳定点误判率低于M估计结果,且坐标转换精度更高。 相似文献
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针对传统RANSAC算法在特征点提纯方面效率不高、迭代计算复杂等缺点,提出先利用拓扑约束进行特征点提纯,得到初始匹配点集,再通过RANSAC原理进行特征点精确提纯,最后通过最小二乘法利用精确匹配点求解单应矩阵进行图像配准。实验结果表明:拓扑约束提纯算法计算效率高,能有效提高RANSAC算法的正确匹配率和时间效率,可得到更多更稳定的匹配点,提高图像配准的精度。 相似文献
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针对点云平面拟合中存在粗差及异常值等问题,对结合特征值法的随机抽样一致性(random sample consensus,RANSAC)平面拟合算法进行了改进。该方法以RANSAC算法为基础,结合特征值法,利用点到平面模型距离的标准偏差来自动选取阈值t,通过阈值t检测并剔除异常数据点,达到获得理想平面拟合参数的目的。用改进的算法和传统的特征值法分别对点云数据进行处理,结果表明,改进的算法适用于存在误差和异常值的点云数据拟合,能稳定地获得较好的平面参数估值,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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快速准确地了解灾害现场状况是救灾过程中的重中之重。通常发生灾害都会使用无人机进行现场勘察，但是无人机视频难以与实际的地理场景关联起来，为此本文提出了一种移动视频与地理场景的融合方法。该方法首先采用具有仿射不变性的ASIFT算法检测特征点，将匹配后的特征点采用RANSAC算法进行迭代剔除噪点，计算视频与地理场景最优的透视变换矩阵模型参数；然后将计算得到的透视变换参数应用到视频数据，恢复视频角点坐标；最后通过内插得出所有视频帧的角点坐标，实现视频与DOM的精确融合。试验结果表明，对视频数据匹配的间隔帧越短，其整体融合精度越高，通过本文方法进行视频与地理场景融合的误差标准差低于10 m。 相似文献
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针对传统尺度不变特征转换(SIFT)算法在高分辨率影像中检测特征点数量多、匹配效率低、无法快速对无人机低空遥感影像进行特征匹配的问题,该文优化SIFT-OCT算法的特征检测、特征匹配方法,主动放弃第一组尺度空间进行特征检测,并采用影像分块的方法加快检测过程;在特征匹配阶段,提出相似性系数进行匹配点对二次筛选,利用随机抽样一致性(RANSAC)算法计算透视变换模型参数进行精匹配.选取同一无人机序列影像中的4组不同地物类型的影像进行对比验证实验,结果表明,优化SIFT-OCT算法极大地限制特征提取数量,提高影像匹配效率,适合无人机低空遥感影像匹配. 相似文献
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仪器、周围环境和人为操作等往往会造成点云中包含大量的噪声,导致模型回归精度低等问题.RANSAC算法凭借其简单实现、稳健的优势广泛应用于解决模型回归的问题.但是,针对不同的场景,RANSAC算法需要不断地调整参数来估计最优模型解.本文考虑到RANSAC及其现有改进算法的不足,以及内群点与噪声之间往往存在密度分布差异性,首先利用密度加权导向采样的方式优化初始假设模型,然后提出了一种空间密度函数以用于最优模型评价和迭代次数计算,整个过程不需要任何先验知识.本文方法能够解决内群点比率大于10％ 的模型回归问题.通过与已有方法的试验对比,本文方法能够在无先验信息的情况下具有较高的精度和稳健性. 相似文献