首页> 外文期刊>Image and Vision Computing >Generalized essential matrix: Properties of the singular value decomposition
【24h】

Generalized essential matrix: Properties of the singular value decomposition

机译:广义基本矩阵:奇异值分解的性质

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

摘要

When considering non-central imaging devices, the computation of the relative pose requires the estimation of the rotation and translation that transform the 3D lines from one coordinate system to the second. In most of the state-of-the-art methods, this transformation is estimated by the computing a 6 × 6 matrix, known as the generalized essential matrix. To allow a better understanding of this matrix, we derive some properties associated with its singular value decomposition.
机译:当考虑非中央成像设备时,相对姿势的计算需要对将3D线从一个坐标系转换为第二个坐标系的旋转和平移进行估算。在大多数最先进的方法中,通过计算6×6矩阵(称为通用基本矩阵)来估算此转换。为了更好地理解此矩阵,我们导出了一些与其奇异值分解相关的属性。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号