Registro automático, preciso e robusto de imagens com RANSAC (Random Sample Consensus) adaptado para o descritor SIFT (Scale Invariant Feature Transform)

O registro de imagens é um problema comum na visão computacional com diversas aplicações que consiste em encontrar a correta transformação entre pares se sobrepõem. Neste trabalho objetiva-se apresentar modelo automático e preciso para utilizando o descritor SIFT método estimação RANSAC adaptado. ocorre através da estimativa homografia os imagens, utilizam as correspondências pontuais dadas pelo SIFT. As são classificadas usando limiar erro estimado dinamicamente. A análise considera dispersão do resíduo vários limites adota aquele minimiza magnitude erro. testado 8 heterogêneos divididos dois grupos: 4 obtidos uma câmera profissional comum. Devido à alta qualidade das primeiro grupo, poucas iterações necessárias correta. No segundo mostrou capaz construir mosaicos sobreposição inferior 20%, encontrando exatas independentemente aquisição. Além disso, foi lidar até 65% corrupção correspondências, tempo total execução alguns segundos.