一种改进的MLESAC基本矩阵估计算法

• 作者: 张学习 李静 杨宜民
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2012,（19）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 214-217
• 分类号: TN911.73
• 字数: 5036字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.19.055

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨宜民	广东工业大学自动化学院	221	2851	26.0	42.0
2	张学习	广东工业大学自动化学院	41	292	9.0	15.0
3	李静	广东工业大学自动化学院	6	97	4.0	6.0