CAJ | 학술논문

提出一种在数字图像中估计椭圆模型参数的鲁棒方法.该方法采用自下而上的思路,结合RANSAC(Random sample consensus)算法,先将图像中的样本分割成具有类内结构相似性的子类群,再依据类间拟合相似性将子类合并,最后在完成聚合的类中估计出模型参数.该方法的优势在于无约束性,不需要先验条件,可以在模型的数量、尺度等信息未知的情况下进行参数估计,并有效抑制离群数据影响.实验结果表明,该方法估计精度较高,鲁棒性能良好.
제출일충재수자도상중고계타원모형삼수적로봉방법.해방법채용자하이상적사로,결합RANSAC(Random sample consensus)산법,선장도상중적양본분할성구유류내결구상사성적자류군,재의거류간의합상사성장자류합병,최후재완성취합적류중고계출모형삼수.해방법적우세재우무약속성,불수요선험조건,가이재모형적수량、척도등신식미지적정황하진행삼수고계,병유효억제리군수거영향.실험결과표명,해방법고계정도교고,로봉성능량호.