基于整体最小二乘的椭圆拟合方法

发布时间：2018-02-10 17:12

  本文关键词： 椭圆拟合 噪声点 随机采样一致 约束条件 整体最小二乘　出处：《微电子学与计算机》2017年01期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对传统椭圆拟合方法中存在的无法剔除噪声点并且参数误差较大的缺陷,提出了一种基于随机采样一致性、约束条件及整体最小二乘的椭圆拟合改进算法.该方法首先根据椭圆的性质,利用随机采样一致性剔除噪声点,再利用基于约束条件的整体最小二乘法,对去噪之后的数据进行椭圆拟合.实验证明,随机采样一致算法能很好地去除噪声,并且跟传统最小二乘法的拟合结果相比较可以看出,改进之后的拟合方法拟合出的椭圆参数精度更高.
[Abstract]:Aiming at the defects of traditional elliptic fitting methods, which can not eliminate noise points and have large parameter errors, a new method based on random sampling consistency is proposed. An improved ellipse fitting algorithm for constraint conditions and global least squares is proposed. Firstly, according to the properties of ellipses, noise points are eliminated by random sampling consistency, and then the global least squares method based on constraint conditions is used. The experiment shows that the random sampling consistent algorithm can remove noise very well, and compared with the fitting result of traditional least square method, it can be seen that, The improved fitting method has higher precision of ellipse parameters.
【作者单位】： 中北大学计算机与控制工程学院;
【分类号】：TP301.6

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本文编号：1501024