《表1 平均外点占比：图像序列的增量式运动结构恢复》

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《图像序列的增量式运动结构恢复》

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注:加粗字体表示过滤的最优结果。

为了验证SFM-Y中提出的F-AC-RANSAC法在过滤异常值及提高初始相对选择的鲁棒性方面的效果，实验选取了bundler[10]、visual SFM[20]和AC-RANSAC[23]法进行对比分析，使用了South Building，Graham＿Hall，Tower of London，Nyc＿library，Union＿square 5种不同规模的数据集[28]进行测试。针对算法在异常值过滤后的平均外点占比进行比较，结果如表1所示，可以发现SFM-Y中提出的F-AC-RANSAC优于传统方法的性能，并且能在自适应阈值估计方法的基础上进一步过滤异常值，降低外点在总特征点中的平均占比，筛选出良好的图像数据，从而可以选择出鲁棒的初始图像对进行初始重建，避免了异常值对产生的后续影响。