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摘要:
普遍使用的代数距离最小的最小二乘(LS)椭圆拟合算法简单、易实现,但对样本点无选择,导致拟合结果易受误差点影响,拟合不准确.针对此特性,提出了一种基于莱特准则的椭圆拟合优化算法.首先,由代数距离最小的LS法对待拟合曲线进行椭圆拟合;其次,将待拟合曲线上的点与LS法拟合的椭圆的代数距离作为样本点集,在验证该样本点集服从正态分布的情况下,采用莱特准则,将样本点中值大于| 3σ|的点判定为野值并剔除,进行多次拟合,直至样本点中无野值;最后,得到椭圆最优拟合结果.仿真实验结果表明,优化算法的拟合误差在1.0%以下,相比同条件下的LS法,其拟合精度至少提高2个百分点.优化算法的仿真结果与其在香烟圆度在线检测中的实际应用验证了此算法的有效性.
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椭圆拟合
最小二乘法
基于粒子群优化算法的直线拟合及应用
最小二乘法
直线拟合
PSO算法
准则
内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于莱特准则的椭圆拟合优化算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 莱特准则 椭圆拟合 最小二乘法 圆度检测 视觉检测系统
年,卷(期) 2017,(1) 所属期刊栏目 计算机视觉与虚拟现实
研究方向 页码范围 273-277
页数 5页 分类号 O241.5|TP391.413
字数 5301字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.01.0273
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李居峰 上海大学机电工程与自动化学院 28 100 5.0 8.0
2 曹俊丽 上海大学机电工程与自动化学院 3 11 2.0 3.0
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椭圆拟合
最小二乘法
圆度检测
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相关学者/机构
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计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
大16开
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62-110
1981
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