【摘 要】
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集束调整是运动推断结构的核心,针对现有算法在大规模场景下易受外点影响,空间占用率过高和效率较低问题,提出一种快速鲁棒的集束调整(fast and robust bundle adjustment,FR
【基金项目】
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国家自然科学基金(61305093,61370167);国家科技支撑计划子课题(2012BAJ08B01)
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集束调整是运动推断结构的核心,针对现有算法在大规模场景下易受外点影响,空间占用率过高和效率较低问题,提出一种快速鲁棒的集束调整(fast and robust bundle adjustment,FRBA)算法.首先,为了避免外点(outliers)的影响,采用Cauchy损失降低外点的权重,提高算法精度.其次,充分利用运动推断结构中三维点与摄像机之间的稀疏性对大规模集束调整进行稀疏分解,降低内存空间的使用.最后,根据稀疏分解后矩阵的固有特性,采用快速矩阵分解法求解正态方程的解.在合成数据集、BAL数据集和真实图像数据集上对FRBA算法进行测试,并与现有经典算法进行比较.实验结果表明无论在时间效率还是精度上,FRBA算法均处于领先位置.
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