【摘 要】
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针对基础矩阵估计算法对匹配点集中存在的异常匹配极为敏感的问题,提出了一种基于最小平方中数的匹配点集约简算法,通过循环随机采样对基础矩阵进行估计和比较,筛选出代价较小的可行子集,并在给定的精确数据和真实图像数据上与其他算法进行了比较,实验证明,该算法不仅对噪声和误匹配具有良好的鲁棒性,而且可提高基础矩阵的估计精度.
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针对基础矩阵估计算法对匹配点集中存在的异常匹配极为敏感的问题,提出了一种基于最小平方中数的匹配点集约简算法,通过循环随机采样对基础矩阵进行估计和比较,筛选出代价较小的可行子集,并在给定的精确数据和真实图像数据上与其他算法进行了比较,实验证明,该算法不仅对噪声和误匹配具有良好的鲁棒性,而且可提高基础矩阵的估计精度.
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