适用于图像配准和点云拟合的高效总体最小二乘算法
摘要
在图像配准和激光点云拟合中，加权总体最小二乘（WTLS）算法的精度优于传统最小二乘算法。然而，图像和激光点云数据含有大量的观测值，使得WTLS算法面临巨大的运算负担，降低了实用性。针对该问题，分析得到导致WTLS算法效率下降的主要原因之一是大型矩阵的求逆运算，进一步基于分组策略提出序贯总体最小二乘（STLS）算法。STLS算法将所有观测值进行分组，递归更新参数估计值，运算过程中涉及的矩阵维度相较于现有的WTLS算法明显减小。通过图像配准和激光点云拟合实验验证，在获得和传统WTLS算法一样结果的基础上，STLS算法效率提升程度超过50倍。
引用本文（GB/T 7714）
齐志军 Qi Zhijun, 王伟 Wang wei, 曾文宪 Zeng Wenxian, 等. 适用于图像配准和点云拟合的高效总体最小二乘算法[J]. Chinese Journal of Lasers, 2024.
引文网络
本站仅收录题录与摘要供学习参考，全文版权归属出版方；如有侵权请联系我们删除。