1 新疆大学电气工程学院, 新疆 乌鲁木齐830047
2 大连理工大学控制科学与工程学院, 辽宁 大连116024
现有基础矩阵鲁棒估计方法存在精度不高、准确性较低等不足,基于此,提出一种利用多核学习改进密度峰值聚类的基础矩阵估计方法。首先,针对密度峰值算法需要选取参数和无法自动聚类等不足,引入多核学习和γ分布图进行改进;其次,以对极距离为特征,通过多核学习-密度峰值算法剔除匹配数据集中的异常值,得到较优内点集;最后,使用M估计法消除定位噪声误差,对内点子集进行进一步优化处理,并估计最终的基础矩阵。利用INRIA Dataset数据集对所提方法进行验证分析。结果表明:在保证匹配点信息较多的前提下,所提方法提高了基础矩阵的计算精度和准确性。
图像处理 多核学习 密度峰值 γ分布图; 最优内点子集 激光与光电子学进展
2020, 57(4): 041017
