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基于坐标归一化和奇异值分解的直接线性变换解法 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
103.
简述了混合像元及线性模型的基本理论,介绍了线性光谱模型进行分解的步骤,以具体实例实现应用线性混合模型对高光谱混合影像的分解。 相似文献
104.
基于切割环分解的三维建筑物细节层次模型构造 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种基于切割环分解的建筑物LOD(细节层次)模型的自动生成方法,该方法首先通过二面角操作算子识别建筑模型中的切割环,然后通过切割环将建筑物模型迭代分割成建筑主体和一系列细部特征,并将分割的结果存储在一棵构造实体几何树(CSG tree)中,最后对特征部件按重要性进行等级划分,同时进行简化处理。试验结果表明该方法具有较高的计算效率,能有效减少模型表面的细节和较好保持模型的结构特征。 相似文献
105.
106.
107.
变形测量异常数据处理中小波变换最佳级数的确定 总被引:2,自引:1,他引:2
综合分析数据去噪效果的4个分项评价指标,即数据的均方根差变化量、互相关系数、信噪比及平滑度,将各分项评价指标归化到0,1后相加得到总体评价指标,将总体评价指标最大值所对应的级数定义为小波分解与重构的最佳级数。模拟和实测两个算例验证了此方法的有效性。 相似文献
108.
使用数学形态学的"膨胀算子"对影像进行预处理,提出了一种改进的基于高斯拉普拉斯算子的面状特征提取和细化方法,并利用边界代数快速标注边界封闭的面状特征。在提取面状特征的基础上,利用奇异值分解算法,实现了基于面状质心的遥感影像匹配,进而完成精确配准。实验结果表明,与传统方法相比,此方法在速度与准确度上具有明显优势。 相似文献
109.
本文针对当今各国高层领导和科学家十分关注并大力倡导的“数字地球”、“数字国家”、“数字城市”、“数字矿山”等科学工程构建中遇到的大量的多源、多维、多类型、多时态、多精度并具有非线性特征的联合数据处理问题的特点,建立了一个广义非线性动态联合数据处理模型及其相应的广义非线性最小二乘模型。针对该模型规模大、维数高的特点,借鉴多变量函数寻优的“变量轮换法”或“因素交替法”的思想、结合无记忆牛顿法,建立了一个解算算法,该算法将大规模的优化问题分解为两个较低规模的优化问题进行解算,降低了问题的规模,借助无记忆牛顿法,减少了存储量,特别适合大规模问题的解算。 相似文献
110.