基于归一化椭圆权重L-M算法的单应矩阵估计

针对特征定位误差服从各向异性高斯分布时单应矩阵的优化问题,提出了一种归一化椭圆权重的烈文博戈马奎特（EW L-M）算法。该算法对目标函数添加椭圆权重的形式,使得目标函数在马氏距离的基础上兼有欧式距离优点。模拟与真实数据的实验结果表明,本文提出的方法能在更少的迭代次数下估计出更精确的单应矩阵,且对不同级别的误差表现出更强的鲁棒性。