一种新的基于椭圆模型的鲁棒估计方法

• 作者: 吴亮 李成荣 王智灵 罗杨宇 陈宗海
• 来源期刊: 数据采集与处理
• 学科: 工学
• 关键词: 椭圆模型 鲁棒估计 RANSAC算法 样本拟合
• 年，卷（期）: 2010,（3）
• 所属期刊栏目: 研究简报
• 页码范围: 407-412
• 分类号: TP391
• 字数: 4614字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-9037.2010.03.026

摘要

提出一种在数字图像中估计椭圆模型参数的鲁棒方法.该方法采用自下而上的思路,结合RANSAC(Random sample consensus)算法,先将图像中的样本分割成具有类内结构相似性的子类群,再依据类间拟合相似性将子类合并,最后在完成聚合的类中估计出模型参数.该方法的优势在于无约束性,不需要先验条件,可以在模型的数量、尺度等信息未知的情况下进行参数估计,并有效抑制离群数据影响.实验结果表明,该方法估计精度较高,鲁棒性能良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴亮	中国科学技术大学自动化系	27	128	8.0	10.0
2	陈宗海	中国科学技术大学自动化系	151	2270	25.0	40.0
3	李成荣	中国科学院自动化研究所	23	252	9.0	15.0
4	王智灵	中国科学技术大学自动化系	19	195	9.0	13.0
5	罗杨宇	中国科学院自动化研究所	13	158	8.0	12.0