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对已知匹配点集的两幅未定标图像,对极几何(Epipolar Geometry)约束是可以从匹配点集中获得的关于相机的唯一信息. Armangue X将基础矩阵估计方法分为:线性法、迭代法和鲁棒法三类.常用的线性法包括8点算法和Hartley的改进8点法.Higgins给出的8点线性算法是一种快速且易于实现的线性算法,但它对噪声异常敏感,因此,很难在实际中应用.改进8点法通过在估计前对匹配数据进行规范化等处理,有效地降低了噪声的影响.迭代法虽然以上两种算法提高了精确度,但计算时间较长,且仍不能很好解决噪声和出格点的影响.实验证明,改进8点法与最好的迭代法不相上下.鲁棒法通常包括:M-Estimator法、最小中值法(LMeds)等,它们均把问题最终归结为无约束最优化问题,求解时一般都采用了非线性最小二乘法,其在精度和稳定性方面均有明显提高,但算法较于复杂. 相似文献
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