【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于邻域信息和匹配分数的图像数据采样方法及系统。
技术介绍
1、鲁棒模型估计是许多信号处理和计算机视觉应用中的一个重要步骤，例如图像配准、瞬时频率估计、3d平面重建和3d运动分割。采样算法是模型估计方法的重要组成部分。这是因为，如果模型估计方法中使用的采样算法不能为输入数据的每个模型实例(即，结构)生成准确的假设，则模型估计方法将失败。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于邻域信息和匹配分数的图像数据采样方法及系统，有效地结合了邻域信息和匹配分数的优点来高效地为包含多个模型实例和高比例离群点的数据生成更为准确的模型假设。
2、为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、一种基于邻域信息和匹配分数的图像数据采样方法，包括以下步骤：获取待采样图像的特征点；将特征点作为输入数据，基于改进指导性采样算法，得到数据子集。
4、进一步的，所述改进指导性采样算法，具体如下：
5、步骤s1：给定输入数据x，模型...
【技术保护点】
1.一种基于邻域信息和匹配分数的图像数据采样方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待采样图像的特征点；将特征点作为输入数据，基于改进指导性采样算法，得到数据子集，并将数据子集生成模型假设。
2.根据权利要求1所述的基于邻域信息和匹配分数的图像数据采样方法，其特征在于，所述改进指导性采样算法，具体如下：
3.根据权利要求2所述的基于邻域信息和匹配分数的图像数据采样方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：
4.根据权利要求2所述的基于邻域信息和匹配分数的图像数据采样方法，其特征在于，所述步骤S4，具体为：
5.一种基于邻域信息和...
【技术特征摘要】
1.一种基于邻域信息和匹配分数的图像数据采样方法，其特征在于，包括以下步骤：获取待采样图像的特征点；将特征点作为输入数据，基于改进指导性采样算法，得到数据子集，并将数据子集生成模型假设。
2.根据权利要求1所述的基于邻域信息和匹配分数的图像数据采样方法，其特征在于，所述改进指导性采样算法，具体如下：
3.根据权利要求2所述的基于邻域信息和匹配分数的图像数据采样方法，其...
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