針對(duì)魯棒性模型估計(jì)問(wèn)題,提出一種基于全概率更新的改進(jìn)RANSAC算法.該方法利用混合分布模型獲取測(cè)試樣本點(diǎn)的初始概率估計(jì).在RANSAC算法框架下,根據(jù)模型估計(jì)與測(cè)試樣本點(diǎn)對(duì)一致集的適應(yīng)度建立全概率評(píng)價(jià)準(zhǔn)則.在此基礎(chǔ)上,采用逆變映射作為采樣策略,提高了算法的收斂速度;同時(shí),運(yùn)用測(cè)試點(diǎn)平均概率對(duì)所提出算法進(jìn)行了收斂性分析.最后,通過(guò)仿真與實(shí)際圖像匹配實(shí)驗(yàn)進(jìn)一步驗(yàn)證了所提出算法的有效性與可行性. 

【文章來(lái)源】：控制與決策. 2017,32(03)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Skinner操作條件反射的抽樣一致性算法[J]. 魏若巖,阮曉鋼,于乃功,黃靜,朱曉慶,肖堯.  控制與決策. 2015(02)
[2]基于概率抽樣一致性的基礎(chǔ)矩陣估計(jì)算法[J]. 魯珊,雷英杰,孔韋韋,雷陽(yáng).  控制與決策. 2012(03)
[3]應(yīng)用序貫相似檢測(cè)的基本矩陣快速魯棒估計(jì)[J]. 唐永鶴,胡旭峰,盧煥章.  光學(xué)精密工程. 2011(11)

博士論文
[1]粒子濾波改進(jìn)算法及其應(yīng)用研究[D]. 曹蓓.中國(guó)科學(xué)院研究生院(西安光學(xué)精密機(jī)械研究所) 2012



本文編號(hào)：3223863