车载立方体全景影像匹配点的粗差检测方法

？针对低匹配内点率情况利用随机抽样一致性算法ransac估计车载全景序列影像的极几何模型不稳定造成大量匹配点的粗差无法检测或误检测问题提出了一种基于多约束条件的粗差检测方法以冗余粗差为约束条件采用sift和最近邻匹配方法获取独立随机匹配点并构建特征光流矢量利用光流幅度和方向直方图统计结果融合极线尺度和天空点约束条件实现全景影像匹配点的粗差检测通过不同数据的实验分析在短基线条件下可以有效地检测出大部分由纹理重复性尺度变化和运动物体产生的匹配粗差点与传统方法比较本文方法可获得更高的匹配正确点数和正确率尤其在场景复杂造成的低内点率情况下算法表现较为稳定