Кластерная реализация алгоритма согласованной идентификации фундаментальной матрицы в задаче сопоставления изображений

Abstract

В статье рассматривается кластерная реализация параллельного алгоритма согласованной идентификации фундаментальной матрицы по малому числу соответствующих точек на изображениях. Метод согласованной идентификации состоит в том, что исходная переопределенная система разбивается на подсистемы небольшой размерности, на которых ищется множество оценок. Затем на этом множестве определяется подмножество наиболее согласованных оценок, на котором затем строится искомая точечная оценка. При формировании подсистем путем всех возможных сочетаний строк исходной системы вычислительная сложность метода высокая. Однако за счет этого обеспечивается высокая точность и надежность оценок. Приведены результаты исследования точности и надежности алгоритма в рассматриваемой задаче по сравнению с методом наименьших квадратов и методом наименьших модулей.