最小二乘椭圆拟合论文-李海涛,刘奎芹

最小二乘椭圆拟合论文-李海涛,刘奎芹

导读:本文包含了最小二乘椭圆拟合论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:磁力计,罗差校正,莱特准则,最小二乘椭圆拟合算法

最小二乘椭圆拟合论文文献综述

李海涛,刘奎芹[1](2018)在《基于最小二乘椭圆拟合改进算法的磁力计校正》一文中研究指出目前,磁力计在民用和军事惯性导航领域被广泛应用。由于磁力计在使用过程中极易受到外界电磁干扰,导致其输出到导航算法中的数据存在极大偏差,从而造成最终姿态角精度降低。为提高惯性导航模块的抗干扰能力,必须对磁力计进行罗差校正,以提高惯性导航精度。通过分析在外界磁场影响下的磁力计输出特点,提出一种基于莱特准则剔除奇异值的最小二乘椭圆拟合算法对磁力计的实测数据进行分析。利用分析结果校正磁力计实测数据,达到补偿外界磁场的效果,提高磁力计输出精度。最后,将本算法应用于基于扩展卡尔曼滤波的姿态解算系统中,航向角误差提升至0.5°。(本文来源于《电子测量技术》期刊2018年15期)

薛成,张晓娜,耿笑寒,叶子[2](2016)在《基于最小二乘法的椭圆拟合实时航迹矢量化方法》一文中研究指出本文针对实时航迹的处理化问题,提出的观点在民航应用行业(或领域)起到理论指导作用。点评人:中国民航大学计算机科学与技术学院副教授吕宗磊南京航天航空大学博士毕业。(本文来源于《中国科技信息》期刊2016年18期)

汪伟,赵家丰,歹英杰,张小良[3](2016)在《基于Levenberg-Marquardt算法的非线性最小二乘椭圆拟合研究》一文中研究指出针对利用直接最小二乘法拟合椭圆易出现奇异矩阵的情形,提出了结合Levenberg-Marquardt算法修正最小二乘法的步骤。通过仿真图片和实际图片的实验,结果表明本文算法在小弧段和含有噪声等情况下,拟合结果皆优于原算法,且对于多椭圆同时拟合的情况仍具有很高的准确性和鲁棒性,验证了本文算法的有效性。(本文来源于《Proceedings of 2016 13th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI)》期刊2016-08-19)

刘春光,刘树林,袁率[4](2015)在《基于最小二乘椭圆拟合的井径测量面偏角修正方法》一文中研究指出针对测井过程中存在的井径仪测量面与实际井眼径向截面不重合的问题,结合最小二乘椭圆拟合算法,提出了井径测量面偏角修正方法。通过此方法计算井径仪测量面与实际井眼径向截面的夹角,得出比常规拟合方法精度更高的井径数据。MATLAB仿真结果验证了方法的有效性。(本文来源于《机械制造》期刊2015年05期)

黄斌,孙永荣,杨博文,王潇潇,刘晓俊[5](2014)在《迭代最小二乘椭圆拟合的锥套图像检测与跟踪》一文中研究指出目的针对自主空中加油过程中锥套图像目标识别与定位问题,以锥套内部加油口作为匹配特征,提出一种基于圆形特征的锥套检测与跟踪方法。方法锥套跟踪采用行列扫描法获取锥套内部边缘,并通过迭代最小二乘拟合确定精确的椭圆形状参数,而锥套检测采用多方位最近点区域搜索法提取锥套所在的所有可能图像区域,并采用锥套跟踪进行精匹配和最终决策。结果实验结果表明,该方法下锥套精确定位的成功率高达94.71%,锥套检测耗时小于500 ms,锥套跟踪的最大耗时为21.59 ms,平均耗时4.18 ms。结论本文方法无须在锥套上额外安装光学标记,且能够实时、精确地确定锥套所在的图像位置和大小。(本文来源于《中国图象图形学报》期刊2014年08期)

马向南,李航,刘丽丽,刘志伟[6](2014)在《最小二乘改进算法及其在椭圆拟合中的应用》一文中研究指出提出一种像素级边缘检测椭圆拟合新算法,用该算法对最小二乘算法进行了改进。首先,将符合要求的准椭圆转化到归一化坐标系;然后利用最小二乘法进行亚像素级椭圆拟合;最后,采用二次曲线拟合点集求解出亚像素及椭圆几何中心。在给定的图形中,利用本文提出的改进像素级边缘检测算法可以明显提高拟合不确定度和拟合精度。(本文来源于《河南科技大学学报(自然科学版)》期刊2014年03期)

王万国,王仕荣,徐正飞,杨文波,王振利[7](2013)在《基于边界的最小二乘椭圆拟合改进算法》一文中研究指出由于变电站巡检机器人停靠位置和云台转动的偏差,拍摄所获得的图像中仪表位置会有较大不同。为解决图像中仪表的定位问题,文中提出了一种快速地利用边界提取椭圆形目标的方法,可有效地解决图像中圆形目标的提取。原有最小二乘椭圆拟合算法对图像边界上所有样本点都参与运算,所以会对椭圆拟合的最后结果产生偏差且耗时较长。针对这种情况,采取边界的最小二乘拟合算法,依次取图像边缘提取后的边界,逐段拟合椭圆,并对拟合出的椭圆进行评估,选取适合待检测目标的椭圆区域,具有快速高效、定位准确等特点。最后,通过合成图像和实际图像的应用验证了算法能够拟合出具有高精度的椭圆,能够有效地处理仪表表盘的提取。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2013年04期)

胡海鸥,祝建中[8](2011)在《基于弧段组合的直接最小二乘椭圆拟合》一文中研究指出为使直接最小二乘椭圆拟合算法适用于图像中多椭圆的检测,提出了对参与拟合的边点数据按所属椭圆进行分组、以弧段组合代替离散边点作为直接最小二乘椭圆拟合数据的方法.实验结果表明该方法能够有效减少椭圆检测无关的边点,为各个椭圆的拟合提供合理的分组数据,从而准确、有效地实现图像中多椭圆的检测.(本文来源于《杭州师范大学学报(自然科学版)》期刊2011年06期)

祝宏,曾祥进[9](2011)在《Zernike矩和最小二乘椭圆拟合的亚像素边缘提取》一文中研究指出为了提高微操作系统的装配精度,提出了一种新型的亚像素边缘检测和中心定位算法。应用Canny算子提取了微零件在像素级的边缘。应用Zernike矩对微零件进行亚像素级的边缘定位。采用最小二乘椭圆拟合定位微零件的中心位置。实验结果表明,该算法能够实现更高的定位精度和消耗更少的时间。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2011年17期)

安新源,周宗潭,胡德文[10](2009)在《椭圆拟合的非线性最小二乘方法》一文中研究指出为了在图像中确定椭圆目标精确的位置和边界,提出了一种基于非线性最小二乘的椭圆拟合方法。该方法在得到目标边界点的基础上,通过最小化拟合椭圆与边界点之间的欧氏距离,确定出由椭圆中心坐标、长半轴和短半轴长度、旋转角度共5个参数定义的椭圆,使得这一椭圆在非线性最小二乘意义下是最优的。在实际应用中,特别是人眼图像的瞳孔提取中,这种方法能够排除反光、睫毛、眼皮等的干扰,得到较为精确的瞳孔位置和边界。仿真实验和实际数据计算的结果表明,提出的方法有良好的准确性和鲁棒性。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2009年18期)

最小二乘椭圆拟合论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

本文针对实时航迹的处理化问题,提出的观点在民航应用行业(或领域)起到理论指导作用。点评人:中国民航大学计算机科学与技术学院副教授吕宗磊南京航天航空大学博士毕业。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

最小二乘椭圆拟合论文参考文献

[1].李海涛,刘奎芹.基于最小二乘椭圆拟合改进算法的磁力计校正[J].电子测量技术.2018

[2].薛成,张晓娜,耿笑寒,叶子.基于最小二乘法的椭圆拟合实时航迹矢量化方法[J].中国科技信息.2016

[3].汪伟,赵家丰,歹英杰,张小良.基于Levenberg-Marquardt算法的非线性最小二乘椭圆拟合研究[C].Proceedingsof201613thInternationalConferenceonUbiquitousRobotsandAmbientIntelligence(URAI).2016

[4].刘春光,刘树林,袁率.基于最小二乘椭圆拟合的井径测量面偏角修正方法[J].机械制造.2015

[5].黄斌,孙永荣,杨博文,王潇潇,刘晓俊.迭代最小二乘椭圆拟合的锥套图像检测与跟踪[J].中国图象图形学报.2014

[6].马向南,李航,刘丽丽,刘志伟.最小二乘改进算法及其在椭圆拟合中的应用[J].河南科技大学学报(自然科学版).2014

[7].王万国,王仕荣,徐正飞,杨文波,王振利.基于边界的最小二乘椭圆拟合改进算法[J].计算机技术与发展.2013

[8].胡海鸥,祝建中.基于弧段组合的直接最小二乘椭圆拟合[J].杭州师范大学学报(自然科学版).2011

[9].祝宏,曾祥进.Zernike矩和最小二乘椭圆拟合的亚像素边缘提取[J].计算机工程与应用.2011

[10].安新源,周宗潭,胡德文.椭圆拟合的非线性最小二乘方法[J].计算机工程与应用.2009

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