| 基于二维数据的快速极大似然抽样一致性算法 |
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| 引用本文： | 方磊,王宏远,徐帆,田文.基于二维数据的快速极大似然抽样一致性算法[J].华中科技大学学报(自然科学版),2008,36(3):81-84. |
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| 作者姓名： | 方磊 王宏远 徐帆 田文 |
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| 作者单位： | 华中科技大学,电子与信息工程系,湖北,武汉,430074 |
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| 摘 要： | 对传统估计两幅图像对应点的鲁棒性算法进行了分析,指出了其基于一维数据的局限性.在一般的随机抽样一致性策略的基础上,提出了基于二维数据的极大似然抽样一致性(MLESAC)算法,并用每组对应点的匹配点数与匹配强度指导抽样过程.在预检验模型参数评估随机抽样一致性策略的基础上,增加了后检验步骤及自动更新局外点比例的步骤,以此对MLESAC算法进行加速.在对简单场景与复杂场景的实验中,分别使对应点数量提高了26 %和60 %,从而改善了场景重建的质量.
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| 关 键 词： | 图像处理 对极几何 基础矩阵 随机抽样 极大似然抽样 一致性 |
| 文章编号： | 1671-4512(2008)03-0081-04 |
| 修稿时间： | 2006年12月31 |
Accelerated maximum likelihood estimate sampling consensus algorithm using two dementional data |
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| Fang Lei,Wang Hongyuan,Xu Fan,Tian Wen.Accelerated maximum likelihood estimate sampling consensus algorithm using two dementional data[J].JOURNAL OF HUAZHONG UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY.NATURE SCIENCE,2008,36(3):81-84. |
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| Authors: | Fang Lei Wang Hongyuan Xu Fan Tian Wen |
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