一种并行随机采样一致方法及其装置

摘要

本发明公开了一种并行随机采样一致（RANSAC）方法，将RANSAC方法中假设阶段和验证阶段的处理均并行进行；具体的，该方法包括：在假设阶段，在大小为N的数据集A中并行采集m组随机样本a_i(i=1,2,…,m)，根据m组随机样本a_i(i=1,2,…,m)并行输出m个估计的模型M_i(i=1,2,…,m)；在验证阶段，采用m个模型M_i(i=1,2,…,m)并行对同一个点投票的方法，逐个直接判断数据集A中的每个点是否为局内点。本发明还公开了一种并行RANSAC装置，采用本发明能提高RANSAC算法的性能和数据吞吐量，能满足高速实时处理的需求。

主权项

一种并行随机采样一致RANSAC方法，包括假设阶段的处理和验证阶段的处理；其特征在于，所述方法包括：在假设阶段，在大小为N的数据集A中并行采集m组随机样本a_i,i＝1,2,…,m，根据m组随机样本a_i,i＝1,2,…,m并行输出m个估计的模型M_i,i＝1,2,…,m；在验证阶段，采用m个模型M_i,i＝1,2,…,m并行对同一个点投票的方法，逐个判断数据集A中的每个点是否为局内点；其中，所述采用m个模型M_i,i＝1,2,…,m并行对同一个点投票的方法，逐个判断数据集A中的每个点是否为局内点包括：获取数据集A中的任意点A_j,j＝1,2,…,N，根据m个模型M_i,i＝1,2,…,m并行对所述A_j,j＝1,2,…,N进行检验，确定所述A_j,j＝1,2,…,N是否符合模型M_i,i＝1,2,…,m；统计所述A_j,j＝1,2,…,N符合m个模型M_i,i＝1,2,…,m的个数，以生成投票集s_j,j＝1,2,…,N；若所述投票集s_j,j＝1,2,…,N中A_j,j＝1,2,…,N符合模型M_i,i＝1,2,…,m的票数满足预设条件，则A_j,j＝1,2,…,N为局内点；否则，A_j,j＝1,2,…,N为局外点。