论文部分内容阅读
基于随机采样最小冗余子集新概念 ,并利用数据正则化技术 ,依据双视图特征点集的模型数据和图象数据 ,本文开发了一个从目标的双视图特征点对集合鲁棒精确复原其三维视觉信息的新算法。即 ,当使用最小子集的收敛映射为非线性运算时 ,通过适当加大采样子集的维数 ,可使最小子集变为最小冗余子集 ,非线性运算变为线性运算并且使解唯一。维数的增大导致增加的冗余信息作为采样子集的合法性和有效性的判据。理论分析和实验结果表明 ,在强噪声高出格点率的恶劣条件下 ,该算法仍能高精度地复原目标的三维视觉信息。