【摘 要】
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奇异值分解法(singular value decomposition)是一种矩阵的分解方法,图像矩阵的奇异值(Singular Value)及其特征空间反映了图像中的不同成分和特征。奇异值分解(Singular Val
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奇异值分解法(singular value decomposition)是一种矩阵的分解方法,图像矩阵的奇异值(Singular Value)及其特征空间反映了图像中的不同成分和特征。奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)是一种基于特征向量的矩阵变换方法。本文利用该方法利用某物体的数枚数字图像获得该物体的形状信息,也就是利用数字图像的灰度值来获得物体的法线向量矩阵。而且,利用具体的实验验证了该方法的可靠性。
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