1、“.....形成局部描述子并将其用在以后的匹配中。其主要步骤有检测尺度空间的极值点抽取，朱庆生，罗大江等基于多幅图像的维重建计算机工程与设计，。种基于两幅图像的三维重建方法论文原稿。摄像机矩阵令式中的称为投影矩阵或摄像机矩阵。维重建的过程也就是求摄像机矩阵的过程。特征检测与特样就得到等式，其中然后通过最小乘法即可解得维坐标。维重建的算法流程给定摄像机的内参，并用该摄像机生成两幅同场景不同角度的图像利用方法对两幅图像进行特征检测，并对其特征匹配利用匹配点，使用的点算法计算基本矩阵利用摄像机内参数种基于两幅图像的三维重建方法论文原稿前方，即满足且满足式的即为所求的第个摄像机矩阵。通过本质矩阵的分解恢复了和，即两个摄像机的相对位移和旋转，进而恢复了两个摄像机矩阵，即和角化原理根据前面求出的摄像机投影矩阵和，及两幅图像的对应点和，可以计算出空间点的维点的维坐标。主要分为部分摄像机内外参数特征提取与特征匹配基本矩阵和本质矩阵本质矩阵的分解角化测量原理维重建的算法流程总结......”。

2、“.....设定义个正交矩阵和个反对称矩阵，对进行因式分解，即，即为所求的第个摄像机矩阵。在计算机领域中，根据图像信息对物体进行维重建直是研究的重点和热点之。它在视频游戏虚拟场景漫游物体识别等领域都有着广泛的应用。基于图像的维重建技术所需要的成本低，具有很大的灵活性，又能达到简单的维建模功能。依据是否已知摄像机庆生，罗大江等基于多幅图像的维重建计算机工程与设计，。种基于两幅图像的三维重建方法论文原稿。本质矩阵的分解对前面求得的本质矩阵进行分解，设定义个正交矩阵和个反对称矩阵，对进行因式分解，即，其中，而坐标。维重建的算法流程给定摄像机的内参，并用该摄像机生成两幅同场景不同角度的图像利用方法对两幅图像进行特征检测，并对其特征匹配利用匹配点，使用的点算法计算基本矩阵利用摄像机内参数和基本矩阵求出本质矩阵对进行分解，建。通过本质矩阵的分解恢复了和，即两个摄像机的相对位移和旋转，进而恢复了两个摄像机矩阵，即和角化原理根据前面求出的摄像机投影矩阵和，及两幅图像的对应点和，可以计算出空间点的维坐标......”。

3、“.....对应点和的反投影线与摄像机组网本身是项非常复杂的工程，在建设通信传输组网时所需要的人力和财力都是很多的，还会消耗很多的资源和材料，因此工程施工之前在进行规划的过程当中，应当考虑到经济合理化的问题，尽可能利用目前已经现有的资源，减少财政的支出。研究铁道通信信号，。在城市建设的前期，很多的交通线网通信传输系统所采取的都是小容量的传输系统，在初期运行阶段还不会出现问题，能够保证数据信息的正常运输和传递，但是随着工作时间变长，数据量越来越大，在对大量的数据进两幅图像的条件下进行维重建，得到些稀或。令为的第列元素组成的向量，将世界坐标系设在第个摄像机坐标系下，即设第幅圖像的摄像机矩阵为此时，第个摄像机矩阵则有种可能，即或或或这个中只有个使得维重建后的点均落在两个摄像机前方，即满足且满足式的种基于两幅图像的三维重建方法论文原稿而恢复两个摄像机矩阵和依据投影矩阵，用角化法重建出维点。总结本文介绍了种基于两幅图像的空间稀疏点的维重建的原理，总结了基于两幅图像的维重建算法流程。参考文献间的基线构成个角形......”。

4、“.....该点处于两台摄像机光心和投影点的延长线上，即空间点。空间点的坐标求解如下摄像即投影矩阵对应点，根据，得，即这样就得到等式，其中然后通过最小乘法即可解得维摄像机矩阵令式中的称为投影矩阵或摄像机矩阵。维重建的过程也就是求摄像机矩阵的过程。特征检测与特征匹配用同个摄像机对同场景从不同角度不同位置成两幅图像，对这两幅图像进行特征提取与匹配，得到的匹配数据将作为后续空间稀疏点重建的输入，以完成维重建欧氏距离设定个全局的阈值，实验表明这种方法的效果并不是很好，因为有些特征具有很强的区分性，而另些则要弱些，所以全局的阈值不合适。另种方法是利用最近邻和次最近邻的相对值。种基于两幅图像的三维重建方法论文原稿。本文是在已知摄像机内参数的情况下进行维征匹配用同个摄像机对同场景从不同角度不同位置成两幅图像，对这两幅图像进行特征提取与匹配，得到的匹配数据将作为后续空间稀疏点重建的输入，以完成维重建。本文是在已知摄像机内参数的情况下进行维重建，故这里不讨论的求法。摄像机外参数式中的和统称为摄像机......”。

5、“.....从而恢复两个摄像机矩阵和依据投影矩阵，用角化法重建出维点。总结本文介绍了种基于两幅图像的空间稀疏点的维重建的原理，总结了基于两幅图像的维重建算法流程。参考文献种基于两幅图像的三维重建方法论文原稿建，故这里不讨论的求法。摄像机外参数式中的和统称为摄像机的外参数，即摄像机相对于世界坐标系的相对运动。定的关键点为每个关键点指定个或者多个方向生成特征点描述子。特征匹配个特征在特征数据库中匹配可以使用最近邻的方法，而最近邻定义为特征向量的欧氏距离。然而会有很多的匹配出现。所以没有和数据库中特征很好的匹配的特征点可以被忽略掉。考虑种方法是对最近邻的坐标。根据角化原理，对应点和的反投影线与摄像机之间的基线构成个角形，两条反射线必相交于空间中点，该点处于两台摄像机光心和投影点的延长线上，即空间点。空间点的坐标求解如下摄像即投影矩阵对应点，根据，得，即外参数，即摄像机相对于世界坐标系的相对运动。算法的主要思想是在尺度空间寻找极值点，然后对极值点进行过滤，找出稳定的特征点......”。

6、“.....就会发现存在运输效率非常低的问题，方面信息通道承载了非常大的压力，可能会造城市轨道交通线网的通信传输组网方案论文原稿注重的问题，最后简单介绍了健全网络管理系统的内容。参考文献赵聪蕾城市轨道交通通信传输系统的方案选择科技传播，徐金辉城市轨道交通线网通信传输组网方案探讨技术与市场，李永辉，辛炜，陈东城市轨道交通通信传输系统网络化组网研究城市轨道交通研究，杨秀城市轨道交通应急通信指挥车通信系统组网方案的探讨北京交通大的支持，让城市轨道建设的更加快速也更加稳妥。原则随着经济的不断发展，城市化建设成为必然的选择，在城市化不断发展的过程当中，城市中有很多的基础设施都需要适应人们的要求，尤其是城市轨道的发展，城市轨道建设是城市化建设中非常重要的部分，因此对于城市轨道交通网线通信传输组网来说，必须要进行相应的建设工作，这不仅是进行预测，给系统本身留出发展的空间，城市化的变化需求也应当加以考虑，是影响城市轨道交通发展的重要原因，通信组织网系统是目前数字化时代发展的必然要求......”。

7、“.....可能在短时间就会需要升级换代，因此扩展性是保证数据能够稳定传输的重要条件。城市轨道交通线网的通信传输组网方案论文原稿。构思实施方案通过第部分的介绍，可以看出目前在城市化进程当中，城市轨道交通线网通信传输组网的建设是非常重要的部分，而在对其方案的设计和构思的过程单重应当遵循上述的原则，并在此基础上，对现有的城市轨道建设情况进行调查和分析，构思个更加现代化更加完善的方案，并进行实施。扩展性随着经济不断发展，城市化建设的不断进题往往是经常发生故障的地方，在投入使用的过程当中，不仅应当保证对系统进行维护工作，保证系统能够安全稳定地运行下去，还应当不断完善健全网络管理系统。城市轨道交通线网的通信传输组网方案论文原稿。可扩展性实际上目前中国经济正在不断发展，城市建设也在不断进行当中，因此在进行城市轨道交通线网通信传输组网方案研究进行当中，因此在进行城市轨道交通线网通信传输组网方案研究的过程当中，应当考虑到在未来的发展中，可能对其进行改进工作，因此可扩展性是非常重要的。如果在发展的过程当中......”。

8、“.....就需要进行重新建立，然而重新建立不仅会浪费大量的人力和物力，还会浪费大量的时间和金钱，因此为了避免这种情在很多领域上都会有创新和变革，城市轨道交通也不例外，实际上城市轨道交通本身依赖于科研技术的发展，而且人们的生活水平不断提高，对城市軌道交通的也要求也越来越高，因此创新发展之路更加必然。在进行方案构思的过程当中，对扩展性应当加以重视，可以针对目前城市轨道交通的现状进行调查，并合理有依据地对未来的发展情况进行的不断发展，城市化建设提取图像的局部特性，形成局部描述子并将其用在以后的匹配中。其主要步骤有检测尺度空间的极值点抽取，朱庆生，罗大江等基于多幅图像的维重建计算机工程与设计，。种基于两幅图像的三维重建方法论文原稿。摄像机矩阵令式中的称为投影矩阵或摄像机矩阵。维重建的过程也就是求摄像机矩阵的过程。特征检测与特样就得到等式，其中然后通过最小乘法即可解得维坐标。维重建的算法流程给定摄像机的内参，并用该摄像机生成两幅同场景不同角度的图像利用方法对两幅图像进行特征检测......”。

9、“.....使用的点算法计算基本矩阵利用摄像机内参数种基于两幅图像的三维重建方法论文原稿前方，即满足且满足式的即为所求的第个摄像机矩阵。通过本质矩阵的分解恢复了和，即两个摄像机的相对位移和旋转，进而恢复了两个摄像机矩阵，即和角化原理根据前面求出的摄像机投影矩阵和，及两幅图像的对应点和，可以计算出空间点的维点的维坐标。主要分为部分摄像机内外参数特征提取与特征匹配基本矩阵和本质矩阵本质矩阵的分解角化测量原理维重建的算法流程总结。本质矩阵的分解对前面求得的本质矩阵进行分解，设定义个正交矩阵和个反对称矩阵，对进行因式分解，即，即为所求的第个摄像机矩阵。在计算机领域中，根据图像信息对物体进行维重建直是研究的重点和热点之。它在视频游戏虚拟场景漫游物体识别等领域都有着广泛的应用。基于图像的维重建技术所需要的成本低，具有很大的灵活性，又能达到简单的维建模功能。依据是否已知摄像机庆生，罗大江等基于多幅图像的维重建计算机工程与设计，。种基于两幅图像的三维重建方法论文原稿。本质矩阵的分解对前面求得的本质矩阵进行分解......”。