应用于双视图三维复原的降维八点算法
传统的应用于双视图三维复原的八点算法使用标准特征值分析(EVD)算法.通过误差分析可知,该技术存在估计偏差大、均方误差大的缺点.其产生原因是数据噪声的有色性和自相关函数矩阵的条件数过大,因此白化数据噪声和正则化变换是提高性能的有效措施.这从理论上有力地支持了Hartley提出的正则化八点算法.然后,我们通过理论分析和计算机仿真实验,表明了我们给出的降维技术固有地同时具备噪声预白化功能和数据正则化功能,因此它能给出均方误差相当小的无偏估计.由于它无须进行预白化变换或正则化变换,并把最优化过程的维数从9降为4,所以它还具有计算快速,实现简单方便的优点.计算机仿真实验例证了我们的分析.
计算机视觉 双视图三维复原 特征值分解 降维特征值分解 降维八点算法
姜桂祥 任蕾 杨忠根
上海海运学院电子工程系(上海)
国内会议
安徽合肥
中文
366-371
2003-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）