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基于整体最小二乘的椭圆拟合方法

熊风光 李希 韩燮

熊风光, 李希, 韩燮. 基于整体最小二乘的椭圆拟合方法[J]. 微电子学与计算机, 2017, 34(1): 102-105.
引用本文: 熊风光, 李希, 韩燮. 基于整体最小二乘的椭圆拟合方法[J]. 微电子学与计算机, 2017, 34(1): 102-105.
XIONG Feng-guang, LI Xi, HAN Xie. A Method of Ellipse Fitting Based on Total Least Squares[J]. Microelectronics & Computer, 2017, 34(1): 102-105.
Citation: XIONG Feng-guang, LI Xi, HAN Xie. A Method of Ellipse Fitting Based on Total Least Squares[J]. Microelectronics & Computer, 2017, 34(1): 102-105.

基于整体最小二乘的椭圆拟合方法

基金项目: 

国家自然科学基金项目 61379080

山西省国际科技合作计划项目 2014081012

详细信息
    作者简介:

    熊风光  男, (1979-), 博士研究生, 讲师.研究方向为软件技术, 虚拟现实

    韩燮   女, (1964-), 博士, 教授.研究方向为仿真与可视化、智能信息处理

    通讯作者:

    李希(通讯作者)  女, (1991-), 硕士研究生.研究方向为仿真与可视化.E-mail: 154740129@qq.com

  • 中图分类号: TP301.6

A Method of Ellipse Fitting Based on Total Least Squares

  • 摘要:

    针对传统椭圆拟合方法中存在的无法剔除噪声点并且参数误差较大的缺陷, 提出了一种基于随机采样一致性、约束条件及整体最小二乘的椭圆拟合改进算法.该方法首先根据椭圆的性质, 利用随机采样一致性剔除噪声点, 再利用基于约束条件的整体最小二乘法, 对去噪之后的数据进行椭圆拟合.实验证明, 随机采样一致算法能很好地去除噪声, 并且跟传统最小二乘法的拟合结果相比较可以看出, 改进之后的拟合方法拟合出的椭圆参数精度更高.

     

  • 图 1  RANSAC算法去噪效果

    图 2  最小二乘法和本文方法拟合椭圆的比较

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出版历程
  • 收稿日期:  2016-05-09
  • 修回日期:  2016-06-22

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