线性方程组、齐次线性方程组和非线性方程组的最小二乘解
最近在学习北邮鲁鹏的三维重建课程,看到摄像几何时,后面提到上述三种方程组的求解。突然意识到,这三种问题在工程领域十分常见,尤其对于图像领域。现对三种问题进行总结
线性方程组
工程问题中,遇到的问题都是第三种问题,即超定方程组。
举一个最近遇到的问题,将三维空间中的一个点集进行空间平面拟合。
空间平面方程可以由ax+by+cz=d表示。点集(x、y、z)为我们已知的空间点集,需要求解出a、b、c、d四个参数;因此,至少需要四组方程求解,当刚好四个点集时,求解的四个参数唯一。
上述这种情况在工程问题十分少见,往往是一群点集进行拟合,因此方程数远远大于参数的个数(四个),因此这个问题就是超定线性方程的求解。
看北邮鲁鹏老师课程,有以下三种解法:
其中,奇异值分解较为方便简单,之前正是对奇异值拟合平面不解,在这里就明白了。
很多拟合问题都可以采用这种思路,空间线、面和二维空间线面等等,都可以采用这种思路求解,编程也方便。
齐次线性方程组
齐次线性方程组,与上面线性方程组类似,采用奇异值分解进行求解。
非线性方程组
非线性方程组解法单一,只能采用迭代的算法。
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