三维重构中一种快速全局最优算法

周果清; 王庆

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在机器视觉中,三维重构是一个重要问题.基于无穷范数表示的误差函数已经证明可以获得全局最优,但是计算速度很慢.基于二范数的最小二乘法速度虽然很快,但因为误差函数是非凸的,所以无法在理论上证明获得的结果是全局最优的,即使是通过二分迭代等方法,往往也只能获得一个局部最优.文中提出一种判定策略,通过对二范数表示的误差函数的Hessian矩阵进行计算,判断最小二乘法获得的局部最优是否是全局最优.因此在三维重构中,可以先用最小二乘法求解,如果误差函数Hessian矩阵为正则结果是全局最优否则调用无穷范数方法重新求解全局最优,这样既保证了精度又加快了计算速度.实验证明该算法是可行的.

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来源
《西北工业大学学报》 |2010年第1期|77-81|共5页
作者
周果清; 王庆;
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作者单位

西北工业大学,计算机学院,陕西,西安,710072;

西北工业大学,计算机学院,陕西,西安,710072;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
三维重构; 全局最优; Hessian矩阵; 误差函数;

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