%0 Journal Article
%T A Weighted Normalization Algorithm for Estimation of Fundamental Matrix<br>基础矩阵估计的加权归一化线性算法
%A CHEN Ze-zhi
%A WU Cheng-ke
%A LIU Yong
%A <br>陈泽志
%A 吴成柯
%A 刘勇
%J 软件学报
%D 2001
%I 
%X 基础矩阵是对来自同一景物的两幅未定标图像进行分析的基本工具.对其进行估计的常用线性算法有八点算法和改进的八点算法,其最大的优点是运算简单、易于实现,但对噪声和错误数据较敏感,因此实用性差.通过引入与余差有关的代价函数,给出了一种新的鲁棒性线性算法——加权归一化算法.首先将原始输入数据加权归一化处理,然后再用八点算法求F阵的8个参数,实现了F阵的估计.大量的模拟数据和真实图像的实验结果表明,此算法不仅具有良好的鲁棒性,而且可提高基础矩阵的估计精度.
%K epipolar geometry
%K fundamental matrix
%K weighted normalization
%K residual error
%K robustness<br>对极几何
%K 基础矩阵
%K 加权归一化
%K 余差
%K 鲁棒性
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=7735F413D429542E610B3D6AC0D5EC59&aid=444840A889D2604F&yid=14E7EF987E4155E6&vid=59906B3B2830C2C5&iid=38B194292C032A66&sid=5335AD3CFE6E14EA&eid=BA48F0B914ED890A&journal_id=1000-9825&journal_name=软件学报&referenced_num=3&reference_num=10