基于图像匹配点全局拓扑分布的内点率提升算法

针对在高外点率情况下的图像匹配模型估计问题,提出了一种基于匹配点全局拓扑分布特征的内点率提升算法,仅通过匹配点在图像中的拓扑分布特征即可滤除部分外点从而提高内点占比,可应用于所有的图像匹配模型估计.该算法首先基于内点在图像中的几何拓扑分布将匹配类型分为同分布匹配和非同分布匹配,并给出匹配模型,然后在匹配模型基础上给出内点率提升模型,最后给出用于将内点率提升算法与现有模型估计算法相结合的系列接口.实验中,将提出算法与部分现有的模型估计算法相结合,并对结合前与结合后的效果进行对比,结果表明该算法可显著提高原匹配模型估计算法的内点率,并可有效降低其运行成本.