动态场景中自适应去除外点的全局运动估计方法

• 作 者: 王兴梅 印桂生 门志国 仇晨光
• 机 构: 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工程大学自动化学院,中国兵器工业集团第二一四研究所苏州研发中心
• 出 处: 南京理工大学学报
• 发表日期: 2011年04期
• 关键词: 动态场景 匹配 特征点 全局运动估计 外点 dynamic scenes matching feature points global motion es
• 基金项目: 中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（HEUCF100605,HEUCFR1121）, 黑龙江省博士后资助项目（3236310003）

为在动态场景图像序列中准确地完成全局运动估计,提出一种自适应去除外点的全局运动估计方法。对尺度不变特征变换(Scale invariant feature transform,SIFT)算法提取出的特征点利用最近邻搜索算法中的BBF(Best Bin First)方法进行匹配。为提高全局运动估计的精度,提出改进的随机抽样一致(RANdom SAmple Consensus,RANSAC)算法。此算法能够自适应地去除外点,即利用特征点运动矢量的方差控制迭代次数来进行外点的去除,最终通过摄像机运动模型实