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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开了基于RANSAC的视频流特征点外点筛选算法硬件实现方法和系统，方法包括缓冲区读取视频流图像的掩膜背景和视频流图像的特征点信息进行数据准备；计算随机数并利用随机数并行产生的索引从特征点信息中选取抽样数据队列；利用抽样数据队列获得系数矩阵并进行重排，对重排后的系数矩阵进行影射变换的求解得到单应矩阵模型；计算单应矩阵模型的推测值与实际值的Chebyshev距离差，比较Chebyshev距离差与预设阈值选取最优模型，对最优模型的特征点进行筛选得到筛选后的特征点，根据响应值的大小排序得到排序后的特征点；对排序后的特征点进行掩膜处理，根据掩膜网格占据率筛除过时特征点，得到后处理的特征点信息和掩膜；将后处理的特征点信息和掩膜通过BRAM接口输出。
主权项：1.基于RANSAC的视频流特征点外点筛选算法硬件实现方法，其特征在于，包括如下步骤：缓冲区读取视频流图像的掩膜背景和视频流图像的特征点信息进行数据准备；计算随机数并利用随机数并行产生的索引从特征点信息中选取抽样数据队列；随机数循环计算得到若干个随机数，循环次数等于算法总迭代次数；构建单应矩阵，利用抽样数据队列获得系数矩阵并进行重排得到重排后的系数矩阵，对重排后的系数矩阵进行影射变换的求解得到单应矩阵模型；单应矩阵模型循环计算，得到若干个单应矩阵模型，单应矩阵模型的个数等于循环次数；根据单应矩阵模型的特征点信息计算单应矩阵模型的推测值与实际值的Chebyshev距离差，比较Chebyshev距离差与预设阈值，遍历若干个单应矩阵模型选取阈值范围的内点数量最多的单应矩阵模型作为最优模型；对最优模型的特征点进行筛选得到筛选后的特征点，筛选后的特征点根据响应值的大小排序得到排序后的特征点；利用掩膜背景对排序后的特征点进行掩膜处理，生成掩膜保留排序后的特征点中响应值最高的特征点；计算掩膜网格占据率，根据掩膜网格占据率筛除过时特征点，得到后处理的特征点信息和掩膜；将后处理的特征点信息和掩膜通过BRAM接口输出。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 基于RANSAC的视频流特征点外点筛选算法硬件实现方法和系统
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