基于坐标归一化和奇异值分解的直接线性变换解法--《测绘科学》2008年S1期
基于坐标归一化和奇异值分解的直接线性变换解法
【摘要】：直接线性变换方法是数字摄影测量和计算机视觉领域最常用的解析处理方法之一,特别适用于未检校数码相机的三维测量,但直接线性参数间的相关性、物方控制的约束和设计矩阵元素数量级的较大差异,均可导致法矩阵严重病态,从而影响解的稳定性。本文借鉴改进的八点基本矩阵估计算法,采用基于坐标归一化和奇异值分解的解法,即首先将像点和物点坐标进行相似变换得到归一化坐标后组成法矩阵,其次利用矩阵奇异值分解方法代替常规的最小二乘方法,模拟和真实数据表明,此方法可以有效提高解算精度和稳定性。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TP391.41【正文快照】：
1引言直接线性变换(Direet肠near Transformation)解法是建立像点坐标和相应的物方空间坐标之间直接的线性关系算法。该方法因无需内外方位元素的初始近似值，故特别适用于非量测相机所摄影像的解析处理{’.2i。直接线性变换参数的估计是在已知6个以上控制点的条件下求最小二
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matlab 归一化
啥是每个元素出现的归一化次数= =还有这题到底咋做呀= =求大神解答！！编写函数stamatrix(a)，统计矩阵中每个元素出现的归一化次数； 我想问的是
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unction [ final_data ] = stamatrix( a )[m n]=size(a);
times=[times,m*n,1);sum(times)];for i=1， final_data为n*2的最终输出矩阵（第一列代表每个不同的元素;end
final_data=[p_data times/data=reshape(a;times=[];enda为输入矩阵，第二列代表对应的归一化次数）:length(p_data)
tp=length(find(a==p_data(i)));tp];p_data=unique(data)
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