基础矩阵估计中一种匹配点集约简的鲁棒算法

摘要：

针对基础矩阵估计算法对匹配点集中存在的异常匹配极为敏感的问题,提出了一种基于最小平方中数的匹配点集约简算法,通过循环随机采样对基础矩阵进行估计和比较,筛选出代价较小的可行子集,并在给定的精确数据和真实图像数据上与其他算法进行了比较,实验证明,该算法不仅对噪声和误匹配具有良好的鲁棒性,而且可提高基础矩阵的估计精度.

关键词： 基础矩阵 异常匹配 点集约简 随机采样 匹配点 鲁棒算法

作者: 宋汉辰 吴玲达

作者单位: 国防科技大学五院多媒体室(长沙)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届中国计算机图形学大会

会议地点: 西安

会议语种:中文

页码: 355-358

在线出版日期: 2004-09-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）