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搜索资源列表

  1. 基于兴趣点的两视点图像自动匹配与优化.pdf

  2. 通过两幅不同视点图像的对应点来求解基本 矩阵的方法是基于运动的三维重建的关键问题。论 文首先利用Harris角点，提取出两幅图像的角点特 征，然后采用奇异值分解的方法获取两幅图像的对 应特征点，并用RANSAC方法对特征点集进行优 化，实验结果表明该方法能够获得满意的结果。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-08-23
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：wuhaha1986

  1. RANSAC仿射校正

  2. 通过SURF特征点匹配与RANSAC算法求取homography点， 然后进行仿射变换，算法基于opencv

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-19
    • 文件大小：85kb
    • 提供者：beigua321

  1. 一种基于RANSAC基本矩阵估计的图像匹配方法

  2. 用RANSAC估算基础矩阵的方法，论文，介绍较祥细

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2010-12-01
    • 文件大小：578kb
    • 提供者：zhenyanzy

  1. 改进的基于SIFT和RANSAC的图像配准方法 精灵论文

  2. 改进的基于SIFT和RANSAC的图像配准方法 精灵论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-09-11
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：stellar0

  1. 基于RANSAC的图像拼接方法

  2. 基于RANSAC的图像拼接方法

  3. 所属分类：软考等考

    • 发布日期：2013-04-24
    • 文件大小：244kb
    • 提供者：u010444099

  1. 基于RANSAC算法的贝赛尔曲线拟合

  2. 随机生成五百个点作为初始数据，根据RANSAC算法，对初始数据进行拟合，寻找一条最能表示这五百个点的贝赛尔曲线。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2014-06-10
    • 文件大小：15mb
    • 提供者：lyfq0810

  1. 基于RANSAC的弯道检测

  2. 用于结构化道路的弯道检测，使用RANSAC提高算法鲁棒性

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-12-15
    • 文件大小：17kb
    • 提供者：zy2120130512

  1. 基于SIFT特征点及RANSAC筛选的图像拼接

  2. 基于SIFT特征点的图像拼接接口，内包含SIFT开源库，利用RANSAC算法筛选特征点以计算变换矩阵。接口采用opencv 2.4.11实现

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2016-06-28
    • 文件大小：62kb
    • 提供者：yangtianzan

  1. sift 源代码 kt树 ransac筛选实现

  2. vs2013 可实现可测试代码基于opencv 具有kt树和ransac的筛选特征点的能力

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2016-10-18
    • 文件大小：16mb
    • 提供者：sinat_27614497

  1. RANSAC算法

  2. 基于matlab的RANSAC算法，主要用来拟合二维直线，同时选出非直线的点用于后续曲线拟合。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2017-12-14
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：pcckene

  1. 基于结构化场景的单幅图像建筑物三维重建

  2. 针对无法利用激光扫描或多张图像实现三维重建的已损或不复存在的建筑,本文提出了一种基于结构化场景的单张图像建筑物三维重建方法。该方法先基于RANSAC算法及最小距离法分别解算灭点直线和灭点;然后基于平行平面、包含平行信息的任意平面和包含垂直信息的任意平面的平面模型解算三维坐标。本文以现存某高校图书馆为例,重建了三维模型,并分析了模型精度。结果表明,重建误差最小为0,最大为5.8%,模型整体精度在1.9%左右,符合三维重建精度要求。在四川省白鹿领报修院教堂的三维重建应用中,建立了已损建筑物的三维模

  3. 所属分类：Android

    • 发布日期：2018-01-06
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：zzh1234567

  1. 基于特征匹配和RANSAC的三维点云拼接配准方法，matlab实现

  2. 读研期间做的文献复原，关键点提取、建立特征描述符、匹配特征点、RANSAC去除误匹配、坐标配准全部流程都走了一遍，用bunny数据做的测试，每一步都有画图，结果精度还不错。有没做好的地方欢迎指正。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2018-04-04
    • 文件大小：772kb
    • 提供者：xxiaotouming

  1. 基于OPENCV的SIFT代码

  2. 压缩包中含有测试图片，Lowe的SIFT算法用OPENCV，误匹配部分用RANSAC剔除。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-05
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：qq_36007951

  1. 一种基于改进光流法的电子稳像算法

  2. 针对煤矿井下机载抖动视频序列低照度、低清晰度以及易受噪声影响的特点,提出了一种基于改进光流法的电子稳像算法。算法利用SUSAN算子获取帧间匹配特征点,并提出基于金字塔改进光流模型,实现抖动视频序列的全局运动矢量计算。为克服机载图像中局部运动目标和移动背景的影响,利用RANSAC算法去除误匹配点,提出稳像参考帧的动态更新机制。针对矿下机载摄像抖动的不确定性,运用均值滤波求解运动补偿矢量,在保留主动运动的同时过滤随机抖动。理论分析和实验结果表明,提出的算法不仅保留了光流法获取运动矢量的精度,而且提高

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-08
    • 文件大小：349kb
    • 提供者：weixin_38632916

  1. 基于Harris多摄像头孔壁图像的全景拼接技术

  2. 提出一种适用于多摄像头孔壁图像畸变校正和全景图像拼接的算法。为获取360°孔壁图像信息,采用四个广角镜头成像设备采集图像,针对孔壁图像的特殊性,提出一种改进的畸变图像校正算法。首先通过平面网格模板法进行摄像机标定,计算畸变参数,为消除孔壁曲率的影响,提出基于参数微调的畸变图像校正算法。并且通过双线性插值算法进行灰度重建。其次为消除孔壁曲率造成的边缘信息的缺失,提出柱面信息还原法将图像展开,还原孔壁的真实像素信息。通过改进的Harris角点检测算法提取图像角点,利用RANSAC算法进行匹配对提纯,

  3. 所属分类：其它

  1. RANSAC算法实现

  2. 基于QT——C++写的RANSAC算法模型，可以视图，更加清晰方便的理解RANSAC算法！

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2020-04-03
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：UNIONDONG

  1. 基于SIFT和SURF的遥感图像配准matlab代码

  2. 压缩包中包含sift和surf的图像配准，先用sift或者surf特征提取，然后进行特征匹配，最后还用RANSAC进行误匹配剔除。sift是在Lowe官网源码上进行更改，surf直接使用MATLAB自带函数detectSURFFeatures()。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2020-02-23
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：saturn12345

  1. 基于SIFT特征和RANSAC算法的图像拼接算法，基于RANSAC的直线拟合算法

  2. 基于SIFT特征和RANSAC算法的图像拼接算法，可以有效的实现两张图片的拼接，测试效果良好。基于RANSAC的直线拟合算法。

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-07-12
    • 文件大小：138mb
    • 提供者：wa2ikf48

  1. 基于RANSAC-LSSVM回归的惯性约束聚变光学元件损伤在线检测技术

  2. 针对惯性约束聚变(ICF)光学元件损伤问题，提出了一种基于随机抽样一致性(RANSAC)及最小二乘支持向量机(LSSVM)回归的高精度检测方法。建立了损伤区域总灰度与实际尺寸的回归模型，通过该回归模型对待检测损伤区域的尺寸进行预测，得到损伤区域的高精度尺寸。为剔除回归模型建立过程中离群样本点的影响，采用RANSAC方法对训练样本进行优化选择。针对抽样组中样本数对检测精度及检测效率的影响进行了相关实验，确定了抽样组中样本数的合适区间。RANSAC-LSSVM方法可通过改变误差评价函数得到不同评价体

  3. 所属分类：其它

  1. 基于优化采样的RANSAC图像匹配算法

  2. 视觉定位系统中,图像匹配的精度直接影响整个定位系统的精度,针对图像匹配中存在的误匹配率较高等问题,提出了一种基于多层次FAST(MFAST)和优化采样的随机采样一致性(RANSAC)算法的图像匹配算法。首先采用MFAST算法提取角点,运用加速稳健特征算法确定主方向生成特征描述符;然后在基于RANSAC的框架下,利用改进的加权K-最近邻分类方法选取新的样本集合计算出最佳模型参数,从而剔除误匹配点。在真实场景下进行实验,结果表明,与传统算法相比,该算法能高效剔除误匹配点,提高图像的匹配精度,且满足实

  3. 所属分类：其它

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