10、格基的分段LLL约化与浮点正交化

格基的分段LLL约化与浮点正交化

1. 分段迭代的分治策略

在处理格基时,我们可以将段的概念迭代到子段、子子段等。设 $n = k_1 · · · k_s$ 是整数 $k_1, …, k_s ≥2$ 的乘积,且 $s ≤log_2 n$。我们考虑大小为 $n/k_s$ 的段、大小为 $n/(k_sk_{s - 1})$ 的子段、大小为 $n/(k_sk_{s - 1}k_{s - 2})$ 的子子段,依此类推。

我们用 $k(σ) := (k_1, …, k_σ)$ 表示,$k_σ := k_1 · · · k_σ$ (其中 $σ = 1, …, s$)。这里有 $s - 1$ 个段的级别,对于 $σ = 1, …, s - 1$,我们有大小为 $k_σ$ 的 $k_σ$ - 段 $[b_{k_σ(l - 1) + 1}, …, b_{k_σl}]$。

对于 $n = k_1 · · · k_s = k^s$,我们定义 $D(l, k(σ)) = ∥\hat{b} {k_σ(l - 1) + 1}∥^2 · · · ∥\hat{b} {k_σl}∥^2$ 为第 $l$ 个 $k_σ$ - 段的局部行列式。同时,令 $k_0 := 1$,$D(l, k(0)) := ∥\hat{b}_l∥^2$。当 $n = 2^s$ 时,自然地选择 $k_1 = k_2 = … = k_s = 2$。

由于定义 2 中的不等式 3 对于大小大于 $\sqrt{n}$ 的 $k_σ$ - 段不实用,我们去掉该不等式,以实现分治方法。

2. 重要定理及证明
  • 定理 5

一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优问题转为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优以进一步提高估计精度。该过程通过最小重投影误差来优相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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