本文關鍵詞： 橢圓擬合 噪聲點 隨機采樣一致 約束條件 整體最小二乘　出處：《微電子學與計算機》2017年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對傳統(tǒng)橢圓擬合方法中存在的無法剔除噪聲點并且參數(shù)誤差較大的缺陷,提出了一種基于隨機采樣一致性、約束條件及整體最小二乘的橢圓擬合改進算法.該方法首先根據(jù)橢圓的性質,利用隨機采樣一致性剔除噪聲點,再利用基于約束條件的整體最小二乘法,對去噪之后的數(shù)據(jù)進行橢圓擬合.實驗證明,隨機采樣一致算法能很好地去除噪聲,并且跟傳統(tǒng)最小二乘法的擬合結果相比較可以看出,改進之后的擬合方法擬合出的橢圓參數(shù)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.
【作者單位】： 中北大學計算機與控制工程學院;
【分類號】：TP301.6

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本文編號：1501024