典型文献
基于约束总体最小二乘的单应性矩阵求解方法
文献摘要：
在多视图几何中,单应性矩阵的求解常采用RANSAC(随机采样一致性算法)与总体最小二乘相结合的方法.RANSAC算法的主要作用是滤除特征点对中的误匹配点,当前已有多种基于RANSAC的改进算法能较好地实现这一目标.用总体最小二乘法求解正确匹配点(内点)所构建的方程组,在噪声较小时能求解准确,但在内点普遍具有较大噪声时,总体最小二乘法已不能满足求解精度的需要.从内点像素坐标上含有高斯噪声这一基本假设出发,考虑到噪声矩阵列之间的相关关系,重新推导了求解单应性矩阵的方程形式,将其构造为约束总体最小二乘问题,并优化求解.在合成数据和真实图像上与其他几种常用的最小二乘法作对比实验,结果表明,约束总体最小二乘法在精度上优于传统的总体最小二乘法,以及线性方程组求解中常用的普通最小二乘法和数据最小二乘法.
文献关键词：
约束总体最小二乘;单应性矩阵;三维重建;随机抽样一致性算法;多视图几何
中图分类号：
作者姓名：
孙海迅;罗健欣;潘志松;张艳艳;郑义桀
作者机构：
陆军工程大学 指挥控制工程学院,江苏 南京 210001
文献出处：
引用格式：
[1]孙海迅;罗健欣;潘志松;张艳艳;郑义桀-.基于约束总体最小二乘的单应性矩阵求解方法)[J].计算机技术与发展,2022(12):50-56
A类：
B类：
约束总体最小二乘,单应性矩阵,矩阵求解,求解方法,多视图几何,RANSAC,随机采样一致性算法,滤除,特征点,误匹配,改进算法,总体最小二乘法,内点,像素坐标,高斯噪声,基本假设,最小二乘问题,优化求解,合成数据,线性方程组求解,普通最小二乘法,三维重建,随机抽样一致性算法
AB值：
0.224574
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
