一种改进的MLESAC基本矩阵估计算法

被引:8
作者
李静
杨宜民
张学习
机构
[1] 广东工业大学自动化学院
关键词
基本矩阵; 随机抽样一致性算法; 随机抽样最大似然估计算法; Sampson误差; 初始值;
D O I
暂无
中图分类号
TP391.41 [];
学科分类号
080203 ;
摘要
为提高基本矩阵估计精度,提出一种改进的随机抽样最大似然估计算法。根据对极距离选择质量较好的原始数据,采用随机抽样一致性方法进行抽样,选择内点数最多的基本矩阵检验原始数据,剔除误差大的匹配点,结合约束条件对匹配集进行检验,以提高匹配集精度。实验结果表明,该算法的估计精度较高,稳定性较好。
引用
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