最小二乘法:三种变形

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原创 最新推荐文章于 2026-09-08 16:42:40 发布 2.6k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
MatLab实战：用移动最小二乘法（MLS）实现图像变形（附源码改进版） 本文详细介绍了如何利用MatLab实现基于移动最小二乘法（MLS）的高精度图像变形技术。通过控制点配对、局部权重计算和变换求解三个关键步骤，MLS能够实现复杂的局部变形需求。文章还提供了MatLab源码改进版，包括仿射、相似和刚性三种变换模式的实现，以及网格约化加速、误差修正和多分辨率处理等性能优化技巧，帮助开发者在影视特效、医学图像分析等领域应用这一强大算法。 阅读详情

普通的最小二乘法

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加权最小二乘法

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另一种推导：
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常用的一些权重：
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这些权重基本的特征是：低误差（高精度），权重大；高误差（低精度），权重小。

迭代

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参考：
最小二乘、加权最小二乘（WLS）、迭代加权最小二乘（迭代重加全最小二乘）（IRLS）

加权最小二乘法

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最小二乘法，加权最小二乘法，迭代重加权最小二乘法 (含代码)【最小二乘线性求解】 最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法是曲线拟合的常用方法，使用该方法对匹配函数的选取非常重要。。所谓匹配函数就是函数经过的路线在图中的点达到一个最佳匹配。不然就会出现过拟合和欠拟合的现象。1：工具：主要Qt +Eigen库+QCustomPlot类Eigen库是一个用于矩阵计算，代数计算库QCustomPlot类是一个用于绘图和数据可视化。 阅读详情

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