【摘 要】
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分析了基于随机抽样检测思想的现有鲁棒算法在基本矩阵估计中存在的不足,结合LMedS和M估计法各自的优点,提出一种新的高精度的L-M基本矩阵估计算法。利用LMedS思想方法获得内
【机 构】
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宁德师范学院计算机系,云南师范大学信息学院
【基金项目】
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福建省自然科学基金(No.2009j01294);宁德师范高等专科学校科研资助项目(No.2009Y034);宁德师范学院“服务海西建设”资助项目(No.2010H313)
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分析了基于随机抽样检测思想的现有鲁棒算法在基本矩阵估计中存在的不足,结合LMedS和M估计法各自的优点,提出一种新的高精度的L-M基本矩阵估计算法。利用LMedS思想方法获得内点集,此时内点集通常情况下不包含误匹配,但仍存在位置误差,用Torr-M估计法计算基本矩阵,因为当匹配点只存在位置误差时,用M估计法得到的基本矩阵非常精确。大量的模拟实验和真实图像实验数据表明,在高斯噪声和误匹配存在的情况下,该算法具有更高的鲁棒性和精确度。
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