自适应Ransac算法在基础矩阵估算中的应用
针对基础矩阵估算中存在的噪声和异常点问题，本文基于自适应Ransac算法进行改进，提出了一种改进的基础矩阵估算方法。该方法在进行点匹配和剔除异常点时采用了自适应的阈值，同时利用采样加速技巧进行高效计算。实验结果表明，该方法能够在保证估算准确性的同时提高计算效率，具有一定的应用价值。
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