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主成分分析的匹配点对提纯方法

发布时间:2019-06-29 07:29
【摘要】:传统的匹配点对提纯算法通常需要寻找小部分点集作为初始输入,再迭代求解出能够满足大多数点对约束要求的最优解,其提纯结果易陷入局部极值,造成正确匹配点对的遗漏。针对这一问题,本文引入了主成分分析思想,将整体点集作为初始输入,逐步剔除误匹配点对,稳健求解,得到更为准确的全局最优解,降低正确匹配点对的遗漏率,达到较好的提纯效果。试验表明,本文方法在一定的原始误匹配率下,能够得到整体最优解,在剔除误匹配点对的同时,能够避免或减少正确匹配点对的遗漏。
[Abstract]:The traditional matching point pair purification algorithm usually needs to find a small part of the point set as the initial input, and then iteratively solve the optimal solution which can meet the constraint requirements of most point pairs. The purification results are easy to fall into local extremum, resulting in the omission of correct matching point pairs. In order to solve this problem, this paper introduces the idea of principal component analysis, takes the whole point set as the initial input, gradually eliminates the mismatched point pair, solves it steadily, obtains the more accurate global optimal solution, reduces the leakage rate of the correct matching point pair, and achieves better purification effect. The experimental results show that the proposed method can obtain the global optimal solution under a certain original mismatching rate, and can avoid or reduce the omission of the correct matching point pair while eliminating the mismatching point pairs.
【作者单位】: 信息工程大学;
【基金】:国家自然科学基金(41401534) 地理信息工程国家重点实验室开放基金(SKLGIE2013-M-3-1)~~
【分类号】:P23

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本文编号:2507660

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