【摘 要】
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计算机科学中研究的图像是真实世界（即二维、三维欧式空间）到像平面的射影变换。平面射影变换（单应）估计是特征目标检测、注册、识别、三维重建等方面的关键步骤，但是如何鲁棒、精
【机 构】
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阜阳师范学院数学与计算科学学院,安徽大学数学科学学院
【基金项目】
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安徽省高等学校青年人才基金项目(2009SQRZ150)
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计算机科学中研究的图像是真实世界（即二维、三维欧式空间）到像平面的射影变换。平面射影变换（单应）估计是特征目标检测、注册、识别、三维重建等方面的关键步骤，但是如何鲁棒、精确地估计单应矩阵是一个没有很好解决的问题。在研究中发现，基于点与直线的直接的单应矩阵估计方法会导致出现较大误差的情况。针对这一情况，文中介绍了一种基于统计优化的单应矩阵估计方法，这种方法是通过单应矩阵的协方差张量的计算和优化来估计单应矩阵的。最后进行了简单的实验，比较了统计优化方法与进行归一化处理后的直接线性方法的估计结果，证明了基于优化
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