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基礎行列の高精度計算法とその性能比較

机译:基本矩阵的高精度计算方法及其性能比较

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摘要

本論文では2画像の特徴点対応から基礎行列を計算する最尤推定とそのKCR下界との関係を述べ,具体的な数値計算法としてFNS法,HEIV法,くりこみ法のアルゴリズムをまとめる.さらにガウス·ニュートン反復を用いる方法を追加し,シミュレーション画像を用いてこれらの反復解法の収束性を検討する.反復の初期値はランダムに,最小二乗法で,およびTaubin法で定める3通りで比較する.最後に実画像を用いた実験を示す.これらの実験によって各々の計算法の特質が明らかになり,結論としてFNS法が最も収束性に優れていることが示される.
机译:在本文中,我们描述了根据两个图像的特征点之间的对应关系计算基本矩阵的最可能估计与其KCR下限之间的关系,并总结了FNS方法,HEIV方法和随身方法作为特定数值计算方法的算法。此外,添加了使用高斯-牛顿迭代的方法,并使用仿真图像检查了这些迭代解的收敛性。迭代的初始值通过三种方式随机比较:最小二乘法和Taubin方法。最后,显示了使用真实图像的实验。这些实验阐明了每种计算方法的特性,并得出结论,FNS方法具有最佳收敛性。

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