文件名称：论文研究-SIFT和改进的RANSAC算法在图像配准中的应用.pdf
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更新时间：2022-10-01 21:22:26
论文研究
在机器人视觉系统中运用SIFT描述子对现实世界中的目标进行识别，这一研究已经取得了很大的进步。运用SIFT生成的图像特征向量的性能十分稳定，对旋转、缩放、平移是保持不变性的，对一定程度目标遮挡、光照变化、视点变化、杂物场景和噪声等也能保持很好的不变性。RANSAC算法早就已经是计算机视觉领域常用的一个进行矫正的标准方法，在标准的RANSAC算法基础上加入了假设评价，改进为R-RANSAC（The Randomized RANSAC）算法。对这两个方面进行论述，运用SIFT（尺度不变特征变换）算法对双目机器人的两幅视觉图像进行匹配，采用带SPRT的R-RANSAC改进算法对匹配过程进行优化，尽可能在短的时间里完成匹配矫正，进而加速整个配准的时间。