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摘要:
在Pentland的线性化SFS模型基础上,提出一种基于松弛迭代方法的线性SFS算法,给出并证明该算法收敛的弱必要条件,并对实际遥感地形图像进行三维恢复的实验.通过与Pentland、TsaiShah以及Ulich等方法的比较,说明本文方法具有如下特点:(1)在边界条件未知的情况下,通过松弛迭代方法确实可以在一定程度上求得相应于图像的物体表面高度;(2)松弛因子在一定程度上控制并反映了表面高度的粗糙程度,并在一定意义上滤除了噪声.
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文献信息
篇名 基于松弛迭代方法的线性SFS算法分析
来源期刊 计算机与现代化 学科 工学
关键词 SFS问题 线性化 松弛迭代 松弛因子
年,卷(期) 2013,(1) 所属期刊栏目 算法设计与分析
研究方向 页码范围 40-44
页数 5页 分类号 TP301.6
字数 2881字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-2475.2013.01.012
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张虎军 成都军区总医院计算机网络管理中心 93 263 9.0 12.0
2 李运明 成都军区总医院计算机网络管理中心 115 600 11.0 16.0
3 杨孝光 成都军区总医院计算机网络管理中心 19 84 6.0 7.0
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2019(1)
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研究主题发展历程
节点文献
SFS问题
线性化
松弛迭代
松弛因子
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与现代化
月刊
1006-2475
36-1137/TP
大16开
南昌市井冈山大道1416号
44-121
1985
chi
出版文献量(篇)
9036
总下载数(次)
25
总被引数(次)
56782
论文1v1指导