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La robustez y la precisión son los dos principales problemas desafiantes en el registro de imágenes de teledetección basado en características. En esta carta, se propone un nuevo algoritmo de coincidencia de puntos. Se propone un algoritmo mejorado de consenso de muestra aleatoria (RANSAC) llamado consenso de muestra rápida (FSC). Divide el conjunto de datos en RANSAC en dos partes: el conjunto de muestra y el conjunto de consenso. El conjunto de muestra tiene una alta tasa de aciertos y el conjunto de consenso tiene un gran número de coincidencias correctas. Se propone un método iterativo para aumentar el número de correspondencias correctas. Se han utilizado un conjunto de medidas para evaluar el resultado del registro. El rendimiento del método propuesto se valida mediante la evaluación de estas medidas y las imágenes de mosaico. FSC puede obtener más coincidencias correctas que RANSAC en un menor número de iteraciones; la selección iterativa del algoritmo de coincidencias correctas y el algoritmo de eliminación de puntos imprecisos aumentan efectivamente la precisión del resultado. Amplios estudios experimentales en comparación con tres métodos de vanguardia demuestran que el algoritmo propuesto es robusto y preciso.
Wu et al. (Vier,) estudiaron esta cuestión.