歸一化變換 Normalizing transformations


歸一化變換包含兩個部分,圖像坐標的平移和尺度的縮放。進行歸一化的變換不但能夠提高處理結果的精確度,而且通過選擇一個標准的坐標系預先的消除了圖像尺度和坐標原點的選擇對算法最終結果的影響。

 

歸一化變換的步驟:

  1. 對點進行平移,讓這些點的圖心(Centroid)移到原點
  2. 進行尺度縮放,讓這些點的到原點的平均距離為image

數據的歸一化在一些算法中是必須得,特別是對一些不太良定的問題,例如:基本矩陣的計算以及三焦張量的DLT算法。

 

歸一化變換矩陣T的求解:

image

imageimage的平均值

 

尺度S為

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