【摘要】：傳統(tǒng)的匹配點對提純算法通常需要尋找小部分點集作為初始輸入,再迭代求解出能夠滿足大多數(shù)點對約束要求的最優(yōu)解,其提純結(jié)果易陷入局部極值,造成正確匹配點對的遺漏。針對這一問題,本文引入了主成分分析思想,將整體點集作為初始輸入,逐步剔除誤匹配點對,穩(wěn)健求解,得到更為準確的全局最優(yōu)解,降低正確匹配點對的遺漏率,達到較好的提純效果。試驗表明,本文方法在一定的原始誤匹配率下,能夠得到整體最優(yōu)解,在剔除誤匹配點對的同時,能夠避免或減少正確匹配點對的遺漏。
[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.
【作者單位】： 信息工程大學;
【基金】：國家自然科學基金(41401534) 地理信息工程國家重點實驗室開放基金(SKLGIE2013-M-3-1)~~
【分類號】：P23

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本文編號：2507660