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1.
为了有效地对学生成绩数据进行恢复,提出一种迭代奇异值分解的学生成绩恢复方法。该方法采用矩阵表示学生成绩,利用该矩阵具有低秩的特性,在给定缺失元素的初始值后,利用奇异值分解得到缺失元素的近似值,而该近似值比初始值更加接近真实值。再将求到的近似值代替初始值,经过多次迭代,最终可求到成绩表中缺失元素的真实值。该方法的优点是在缺失元素恢复过程中,利用了所有已知元素信息,并将所有已知元素平等地对待。模拟实验和真实实验结果表明该方法能够快速、精确地恢复出学生的真实成绩。 相似文献
2.
假设相机为正投影模型,提出了一种基于秩1约束的三维重建方法,该方法并不是直接求解空间结构点和投影矩阵,而是求解空间结构点的深度及投影矩阵。本文利用空间结构点可以由第1幅图像点及深度构成的特性,构造了一个秩为1的矩阵,利用该矩阵求取空间结构点的深度,最后完成三维重建。模拟实验和真实实验数据结果表明,该重建方法具有较高的重建精度。 相似文献
3.
针对基于多格算法的MIC角点检测方法易混淆边缘点和角点、遗漏角点及角点定位不够精确等缺点,在采用高分辨率的图像后,对低分辨率图像中的候选角点周围的2×2的像素点进行进一步计算,明显地减少了原算法由低分辨率到高分辨率的变化过程中角点的漏检和虚报的概率,同时用梯度的概念进行自适应插值,通过它对角点的候选点作进一步的筛选.测试结果表明提出的方法比改进前的MIC多格算法具有更好的效果. 相似文献
4.
为了从图像序列中重建出非刚体三维射影重建,本文提出了一种最小特征值的迭代非刚体射影重建方法.该方法利用所有的图像点和深度因子组成一个低秩图像矩阵的特性,将投影求解转化为矩阵特征值及特征向量的求解,迭代地求解深度因子,实现非刚体的三维射影重建.该方法能够保证算法能够收敛到全局最优解.模拟实验和真实实验结果表明,本文方法具有收敛性速度快、误差小等优点. 相似文献
5.
为了有效地实现相机自标定,本文提出了一种基于非刚体轨迹基的线性自标定方法,该方法利用了非刚体的运动轨迹构成一个低维子空间,并且该低维子空间的基可以由一组正交小波基线性表示的特性,线性地实现相机的自标定.由于该正交小波基可以事先定义,因此求解的未知数大大减少,而且使传统的相机自标定问题转化为线性求解问题,提高了算法的鲁棒性.模拟实验和真实实验数据结果表明,该方法能够有效地实现相机的自标定. 相似文献
6.
为了恢复图像中的遮挡点,本文在相机为正投影模型下,提出了一种投影约束的遮挡点恢复方法.该方法利用图像矩阵的行空间和列空间都是三维子空间的特性,通过用矩阵奇异值分解分别得到图像矩阵行和列投影满足的约束条件,将遮挡点的求解转化为迭代求解二次型的极值问题.仿真实验和真实实验结果表明,本文方法具有收敛速度快,恢复精度高等优点. 相似文献
7.
为了实现相机标定,本文提出了一种基于非刚体的线性迭代相机自标定方法,该方法假定非刚体由若干个非刚性基线性组成,利用所有图像点组成的图像矩阵为一个低秩矩阵的特性,实现射影重建;利用相机的约束关系线性迭代地实现相机标定.该方法克服了现有自标定方法要求物体做刚体运动的缺点,模拟实验和真实实验数据结果表明,能够有效地实现相机标定. 相似文献
8.
提出了一种新的基于图像变换的自定标算法,由于绝对二次曲线的像的各个元素不在一个数量级上,导致自定标过程中对噪音极其敏感.该方法针对于这一缺点,首先估计一个内参矩阵,然后通过图像变换,使绝对二次曲线的像的各个元素在一个数量级上.理论分析及模拟图像序列和真实图像序列的实验结果表明,该自定标算法能够提高定标准确度及鲁棒性. 相似文献
9.
该文提出了一种基于子空间线性迭代的射影重建方法,该方法利用所有的图像序列构成的行向量生成的线性子空间之和与射影重建结构点构成的行向量生成的子空间是同一线性子空间及在该子空间中任何一个基底都可以作为射影重建的特性,线性迭代地求取射影重建及图像深度因子。模拟实验和真实实验表明,该射影重建方法具有鲁棒性好、收敛性好及重投影误差小等优点。 相似文献
10.
提出了一种基于1维子空间线性迭代的射影重建方法.该方法利用所有图像序列的行向量生成的子空间之和,与射影重建空间点的行向量生成的子空间是同一线性子空间,同时,由第1幅图像的3个行向量及另外一个行向量可以构成该线性子空间的一个基底的特性,线性迭代求取这个行向量及图像深度因子,最后完成射影重建.模拟实验和真实实验数据结果表明,该射影重建方法具有鲁棒性好、收敛性好以及重投影误差小等优点. 相似文献
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