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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2015.1
- 수록면
- 9 - 14 (6page)
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Outlier detection and removal is a crucial step needed for various image processing applications such as image registration. Random Sample Consensus (RANSAC) is known to be the best algorithm so far for the outlier detection and removal. However RANSAC requires a cosiderable computation time. To drastically reduce the computation time while preserving the comparable quality, a outlier detection and removal method based on modified K-means is proposed. The original K-means was conducted first for matching point pairs and then cluster merging and member exclusion step are performed in the modification step. We applied the methods to various images with highly repetitive patterns under several geometric distortions and obtained successful results. We compared the proposed method with RANSAC and showed that the proposed method runs 3~10 times faster than RANSAC.
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/ / https://www.google.com
M. A. Fischler / 1981 / Random sample consensus: A paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography / Comm. of the ACM : 381 ~ 395
P. Wayne Power / 2002 / Understanding Background Mixture Models for Foreground Segmentation / Proc. Image and Vision Computing New Zealand
R. Forgac / 2012 / Neural network model for multidimensional data classification via clustering with data filtering support / IEEE International Symposium on Intelligent Systems an
V. J. Hodge / 2004 / A survey of outlier detection methodologies / Artificial Intelligence Review 22 (2) : 85 ~ 126
P. Wayne Power / 2002 / Understanding Background Mixture Models for Foreground Segmentation / Proc. Image and Vision Computing New Zealand
R. Forgac / 2012 / Neural network model for multidimensional data classification via clustering with data filtering support / IEEE International Symposium on Intelligent Systems an
V. J. Hodge / 2004 / A survey of outlier detection methodologies / Artificial Intelligence Review 22 (2) : 85 ~ 126
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