High Accuracy Homography Computation without Iterations
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
We present highly accurate least-squares (LS) alternatives to the theoretically optimal maximum likelihood (ML) estimator for homographies between two images. Unlike ML, our estimators are non-iterative and yield solutions even in the presence of large noise. By rigorous error analysis, we derive a “hyperaccurate” estimator which is unbiased up to second order noise terms. Then, we introduce a computational simplification, which we call “Taubin approximation”, without incurring a loss in accuracy. We experimentally demonstrate that our estimators have accuracy surpassing the traditional LS estimator and comparable to the ML estimator.
論文 | ランダム
- 長鎖アンモニウム塩単分子膜によるアニオン性シアニン色素の分子配列制御
- 勝利の美酒 『墨田川』
- 49 犬伝染性肝炎に関する研究 : III.ウイルス株の比較 (第59回日本獣医学会記事)
- 43 ミンクの実験的ジステンパーの病理 : 特に封入体の分布とその微細構造
- 22 犬の伝染性肝炎に関する研究 : II. 犬及びハムスターに就いての実験補遺