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提出一种基于聚类分析的Robust基础矩阵估计算法.该算法用高斯混合模型描述匹配点估计余差,采用改进的分裂合并EM算法对匹配点估计余差进行聚类分析,根据分类结果及平均余差最小规则筛选出正确匹配点类别,抛弃错误匹配点;最后,用M估计算法对筛选出的正确匹配点进行迭代求精.大量实验结果表明,文中算法比随机抽样一致性算法的估计精度高,且计算效率高.