应用于双视图三维复原的降维八点算法.pdf

应用于双视图三维复原的降维八点算法+ 姜桂祥任蕾杨忠根 (上海海运学院电子工程系上海200135) E-maih ymagzg@shmtu．edu∞ 摘要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 噪声预自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。 关键词计算机视觉，双视图三维复原，特征值分解，正则镟降维特征值分解。 分类号TN9411 Dimension-ReducedEVD to Two—view31)Reconstruction TechniqueAppned JIANG RENLeiYANG Gui—Xiang Zhong-Oen E-malh cn yangzg@shmm．edu AbstraetThetraditional Oftwo-view3DreconstructionutilizesthestandardValue eight—pointalgorithm Eigen meansofthestatistical know hasthe of tll如it Decomposition(EVD)algorithm．Byanalysis，we disadvantages andruse．The estimationbias reasonisthatthedata isnotwhitethecondition verybig noise and numberofthe ACFmatrixofthedataobservationis to effectiveme∞um theis the Thus，the extremelybig improvewhitening datanoiseand transformation．田正stheoretic has the regulation analysisstron羽ysupportregularizedalgorithm developed adimension·reducedtheoreticaland byHartley．Then．wndeve