从双视图复原三维形状的新算法

摘要：

为了能鲁棒精确地从目标的双视图复原其三维视觉信息,基于随机采样最小冗余子集新概念,并利用数据正则化技术,开发了一个根据目标的双视图特征点对集合,能鲁棒精确地复原其三维视觉信息的新算法.由于该算法有如下优点:①随机采样大幅度减少了子集的采样次数,并能确保好子集被采样到;②被采样到的最小冗余子集中的冗余信息能有效地用于检验该子集的正当性和优劣程度;③数据正则化技术又可有效地克服由数据病态带来的计算不稳定性.因此,在强噪声、高出格点率的恶劣条件下,该算法仍能高精度地复原目标的三维视觉信息.实验结果例证了此结论.

关键词：计算机视觉、形状信息的运动复原、双视图三维信息复原、鲁棒估计、最小冗余子集、正则化变换

所属期刊栏目：7

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：240-245