基于正交补空间的遮挡点恢复方法

刘侍刚; 彭亚丽; 曾智勇; 裘国永

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2015.05.012

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基于正交补空间的遮挡点恢复方法

学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 基于正交补空间的遮挡点恢复方法
- An Occlusion Recovery Method Based on Orthogonal Complement Subspace
- 电子学报 2015年43卷第5期页码：911-915
- 作者机构：
  
  1. 现代教学技术教育部重点实验室,陕西,西安,710062
  2. 陕西师范大学计算机科学学院,陕西,西安,710062
  3. 福建师范大学软件学院,福建,福州,350108
  4. 现代教学技术教育部重点实验室,陕西,西安,710062
  5. 陕西师范大学计算机科学学院,陕西,西安,710062
  6. 福建师范大学软件学院,福建,福州,350108
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61402274,No.41171338,No.41271387);中国博士后科学基金特别资助 (No.200902594);陕西省重点科技创新团队 (No.2014KTS-18);陕西师范大学中央高校基本科研业务费项目 (No.CK201402040,No.CK201302029);现代教学技术教育部重点实验室学习科学交叉学科培育计划资助;陕西师范大学实验技术研究项目 (No.SYJS201329)
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2015.05.012
  中图分类号： TP391.41P232
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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刘侍刚, 彭亚丽, 曾智勇, 等. 基于正交补空间的遮挡点恢复方法[J]. 电子学报, 2015,43(5):911-915.

LIU Shi-gang, PENG Ya-li, ZENG Zhi-Yong, et al. An Occlusion Recovery Method Based on Orthogonal Complement Subspace[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(5): 911-915.
刘侍刚, 彭亚丽, 曾智勇, 等. 基于正交补空间的遮挡点恢复方法[J]. 电子学报, 2015,43(5):911-915. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.05.012.

LIU Shi-gang, PENG Ya-li, ZENG Zhi-Yong, et al. An Occlusion Recovery Method Based on Orthogonal Complement Subspace[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(5): 911-915. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.05.012.

摘要

为了有效地恢复遮挡点的位置

提出了一种基于正交补空间的遮挡点恢复方法

该方法将图像两两组合

并删除同组中的遮挡点

利用删除遮挡点后的图像组生成的正交补空间之和等于三维空间结构点生成的正交补空间的特性

线性地求解出遮挡点的真实位置.由于该方法的求解是线性的

克服了现有迭代方法需要初值的缺点;同时

该方法将所有的图像及可见图像点都平等地看待.模拟实验和真实实验结果表明

该方法具有鲁棒性好及误差小等优点.

Abstract

To recover the position of occlusion

an occlusion recovery method based on orthogonal complement subspace is presented.Two images are combined into a group and the occlusions in the group are removed.Then

the position of occlusion is linearly obtained

based on the fact that the sum of orthogonal complement subspaces spanned by all the image groups equals to the one spanned by the 3D space structure points.Being linearly

the method for occlusion recovery overcomes the shortcoming that some existing iteration methods need a good original value.At the same time

all the images and all the image points are treated uniformly.The experiments with both simulate and real data show that the method is efficient

robust and has small re-projection errors.

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