一个基本矩阵的鲁棒估计算法
由于基本矩阵的重要性,基本矩阵鲁棒估计方法一直是研究的热点.本文通过分析基本矩阵的鲁棒估计方法的特点,提出三点新的改进.第一点改进就是在RANSAC方法采用了极小化再投影误差判别数据点的类别;第二,给出再投影误差的一阶近似算法.第三,由求出的基本矩阵和局内点数据采用LM算法对结果过一步求精,给出更好的基本矩阵估计值,使得再投影误差进一步减小,避免结果趋于局部极值.合成数据和真实图像实验均证明了该方法的有效性和可靠性。
基本矩阵 再投影误差 LM算法 鲁棒估计算法 三维图像重建 计算机视觉
郭继东 向辉
山东经济学院信息管理学院,济南,250014 山东大学计算机科学与技术系,济南,250013
国内会议
北京
中文
414-419
2005-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）