透视投影变换总矩阵的研究

通过建立透视变换总矩阵，代入各类透视投影及正轴测投影的几何条件，推导出这些三维图形的变换矩阵。在讨论透视图与轴测图之间联系的同时，提出了中心投影与平行投影的变换矩阵能够统一的观点。     

非负矩阵分解下的稀疏基构建

当信号在某个变换域是稀疏的或可压缩的,可以利用与变换矩阵非相干的测量矩阵将变换系数投影为低维向量,同时这种投影保持了重建信号所需的信息。 压缩感知技术以较少的投影数据实现信号的精确或高概率重构。而信号重建能力很大程度上取决于信号的稀疏性,以及采样矩阵和变换矩阵的非相干性。本文提出用非负矩阵分解（NMF）对原始信号进行稀疏变化,构建稀疏变换基矩阵 ,并与离散傅立叶变换（DFT）和离散小波变换构（DWT）建变换矩阵进行对比研究,对相干度,稀疏度进行测量,并采用正交匹配追踪（OMP）进行信号还原能力分析,表明在同等测量次数下NMF还原能力优于DFT和DWT。     

双曲环面自同构及符号动力系统

本文主要讨论具有双曲特征的环面自同构变换的特性．在这个基础上给出变换矩阵的各种类型及通过符号动力系统来描述变换矩阵的作用．     

双曲环面自同构及符号动力系统

本文主要讨论具有双曲特征的环面自同构变换的特性。在这个基础上给出变换矩阵的各种类型及通过符号动力系统来描述变换矩阵的作用。     

三维图形变换的统一矩阵

对轴测投影和透视投影变换矩阵进行了研究,推出了三维图形变换的统一矩阵。     

透视变换矩阵及其应用

目前,在一些计算机图学的书籍中,根据其透视变换矩阵所绘的图形异常,不符合透视投影原理,不能满足工程上的需要。为此,(1)推导了符合透视投影理论的3种透视的变换矩阵。(2)分析了3种透视变换矩阵参数的合理数量。(3)分析了矩阵参数的意义、对图形的影响、并提出合理选取范围。(4)为了用计算机绘出符合工程上需要的图样,提出了有关的方程和确定参数的顺序。     

工程图学斜轴测投影矩阵变换算法

用矩阵变换算法研究了轴测投影的图形问题学,探讨了错切变换的有效性和多样性,通过改变变换矩阵中的参数值和错切变换的矩阵变换组合方式,生成不同轴间角和轴向伸缩系数的斜轴测投影图.发现错切变换结果是多种多样的,可以生成满足不同工程需要的斜轴测投影图,为教学和编程提供了一种有效的制图方法.     

一种基于自然特征点的增强现实注册方法

介绍了一种基于自然特征点的增强现实注册方法．根据计算机视觉的理论,在透视变换的情况下,一个景物平面与一个图像平面之间的变换是平面投影变换．通过这个原理就可以推导出投影矩阵在满足一定条件下可由单应矩阵得到．根据这个原理,首先通过一个景物平面和图像之间的单应得到初始状态相机的投影矩阵,然后对后面每帧图像和前一帧进行自然特征点匹配,通过匹配点对计算出图像之间以及图像与景物平面的单应关系,由此就可以得到每一帧图像对应的相机的投影矩阵,从而完成虚拟物体的注册．     

基于贝塞尔曲面的投影图像几何优化方法

针对多通道投影洞穴状自动虚拟系统几何校正精度不高的问题,提出一套基于分段贝塞尔曲面的几何优化来保证同一通道投影图像的异面投影几何校正精度.首先通过同一投影画面理想区域的投影平面分布对投影图像进行矩阵分块,再根据投影图像每个分块矩阵在对应理想投影平面的像素分布情况进行透视变换以此保证每个通道投影画面的整体分布,然后通过摄...     

因式分解的三维非刚体重建方法

为了实现三维非刚体的重建,提出了一种因式分解的三维非刚体重建方法,该方法首先利用图像点和深度因子构成的图像矩阵为低秩的特性,求到相差一个变换矩阵的射影重建;再利用投影矩阵的约束关系,线性地求解出该变换矩阵,完成到欧氏重建的过渡。该方法采用线性方法求变换矩阵,而且在求解过程中将所有图像平等地对待。模拟实验和真实实验数据结果表明,该重建方法具有鲁棒性好、重投影误差小等优点。     

关于矩阵的表示及其在熵中应用

研究了矩阵酉相似概率分布表示的特性及矩阵熵凹性的应用。通过对分块矩阵、投影矩阵及矩阵熵的凹性进行研究,获得了任意方阵的酉相似概率分布的特性、任意密度矩阵关于一组完备正交投影矩阵变换的酉相似概率分布表示及矩阵熵的若干不等式。     

基于透视投影的垂直视角投影算法研究

在计算机视觉领域,透视投影变换是图像变换中最复杂的变换之一.在透视投影中的垂直投影是在实际工程应用中使用最广泛的变换方法.研究了透视变换中斜投影与正投影之间的变换关系,分析了不同角度的斜投影图像到正投影图像之间变换对参数的影响,得出了变化参数与斜投影的倾角关系.实验表明,按照所得到的参数与倾角关系矩阵,可以准确地计算出斜投影图像对应的正投影图像.     

基于Radon和Fourier-Mellin变换的物体几何不变性分析

本文提出一种具有高容噪能力并且对灰度和二值图像都适用的平移、尺度与旋转不变性分析方法,该算法在对图像进行坐标变换后,利用Radon变换将目标图像转换到投影空间,组成投影矩阵,然后对投影矩阵进行Fourier-Mellin变换,最后从变换矩阵中提取不变特征、进行目标图像的分类。理论分析与实验结果表明,与现有的不变性分析方法相比,该算法克服了以往方法的不足,对灰度和二值图像的不变性识别都适用,并且本算法对噪声的鲁棒性强;对灰度图像的识别率高;可以达到理想的分类效果。     

广义和超广义投影算子的一些新特征

利用矩阵的Σ－K－L分解,研究了广义投影算子(A2＝A*)和超广义投影算子(A2＝A＋)的性质,得到了一些新的特征,这些结论推广了Baksalary的有关结果.     

基于NMF及其正交投影变换的数字水印算法

提出一种基于非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)及其正交投影变换的数字水印算法.利用NMF构造图像基于部分表示的基矩阵,将其正交并作为水印检测的密钥;将水印信息嵌入图像在正交基矩阵上投影的系数矩阵;再通过反变换重构图像.由于上述措施保持了NMF部分表示整体的能力,且改迭代运算为矩阵投影运算,因而算法在重构精度方面表现出明显的优势.将其应用到数字水印系统,并与文献[4]中实现的水印算法进行对比.实验结果表明,改进算法的鲁棒性更好,实用性更强.     

D~4线中心投影的计算公式及D~4空间的平移变换和旋转变换

本文推导出D~4线中心投影的计算公式,并且提出D~4空间的平移变换矩阵和绕各坐标面旋转的变换矩阵。为用计算机绘制D~4线中心投影图提供了必要的数学模型。     

广义变换图G^＋∞（R,S）的边连通度

记Ａ＋∞（Ｒ,Ｓ）为具有行和向量Ｒ及列和向量Ｓ的所有ｍ×ｎ阶非负整数矩阵的集合．广义变换图Ｇ＋∞（Ｒ,Ｓ）的顶点定义为Ａ＋∞（Ｒ,Ｓ）中的矩阵,两个顶点（矩阵）相邻当且仅当它们可通过一次变换相互得到．并证明Ｇ＋∞（Ｒ,Ｓ）的边连通度等于其顶点的最小度δ（Ｇ＋∞（Ｒ,Ｓ））．     

一种基于奇异值分解的分层重构算法

以仿射投影来逼近透视投影,采用共轭梯度法迭代估计射影深度,通过测量矩阵的奇异值分解实现射影重构.在摄象机内参数已知的情况下,求解一个满足欧氏重构条件的4×4非奇异矩阵,由此矩阵将射影重构变换为欧氏重构.实验结果表明该算法是行之有效的.     

分块矩阵的初等变换和合同变换

分块矩阵的初等变换和合同变换江佑民（抚州师专数学系）投Ａ是数域Ｆ上，ｎ×ｎ的矩阵，将Ａ分成分块矩阵，并设Ａ的行的分法与列的分法一致，其中，Ａ＿（ｉｊ）为Ｆ上，ｎ＿ｉ×ｎ＿ｊ矩阵，ｎ＿１＋ｎ＿２十…＋ｎ＿ｓ＝ｎ。定义下面的变换称为分块矩阵的初等变换。１...     

基于小波变换和非负矩阵分解的人脸识别改进方法

针对NMF在识别人脸图像特征时分解速度慢,基空间不适应欧氏距离度量的缺点,提出了一种基于小波变换和非负矩阵基矩阵正交化的人脸识别方法.利用小波变换对人脸图像进行变换,选择LL分量既能抽取到人脸的实质特征又能有效减小数据维数,降低NMF分解的复杂性.同时对NMF的基矩阵实施正交化变换,在得到的正交基上进行投影.实验结果表明,该方法对光照变化、表情变化和部分遮罩不敏感,识别性能明显提高.