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Auteur Anbang Liang |
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Spherically optimized RANSAC aided by an IMU for Fisheye Image Matching / Anbang Liang in Remote sensing, vol 13 n°10 (May-2 2021)
[article]
Titre : Spherically optimized RANSAC aided by an IMU for Fisheye Image Matching Type de document : Article/Communication Auteurs : Anbang Liang, Auteur ; Qingquan Li, Auteur ; Zhipeng Chen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2021 Article en page(s) : n° 2017 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Traitement d'image optique
[Termes IGN] appariement d'images
[Termes IGN] centrale inertielle
[Termes IGN] coordonnées sphériques
[Termes IGN] distorsion d'image
[Termes IGN] estimation de pose
[Termes IGN] étalonnage de chambre métrique
[Termes IGN] géométrie épipolaire
[Termes IGN] image hémisphérique
[Termes IGN] Ransac (algorithme)Résumé : (auteur) Fisheye cameras are widely used in visual localization due to the advantage of the wide field of view. However, the severe distortion in fisheye images lead to feature matching difficulties. This paper proposes an IMU-assisted fisheye image matching method called spherically optimized random sample consensus (So-RANSAC). We converted the putative correspondences into fisheye spherical coordinates and then used an inertial measurement unit (IMU) to provide relative rotation angles to assist fisheye image epipolar constraints and improve the accuracy of pose estimation and mismatch removal. To verify the performance of So-RANSAC, experiments were performed on fisheye images of urban drainage pipes and public data sets. The experimental results showed that So-RANSAC can effectively improve the mismatch removal accuracy, and its performance was superior to the commonly used fisheye image matching methods in various experimental scenarios. Numéro de notice : A2021-416 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : IMAGERIE Nature : Article DOI : 10.3390/rs13102017 Date de publication en ligne : 20/05/2021 En ligne : https://doi.org/10.3390/rs13102017 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=97757
in Remote sensing > vol 13 n°10 (May-2 2021) . - n° 2017[article]