MATLAB实用教程：特殊矩阵与3D视觉

"MATLAB实用教程，徐金明主编，详细介绍了MATLAB7.0的语言基础、基本应用和高级应用，适合高校理工科专业本科生和研究生学习。" 在计算机科学特别是数值计算领域，MATLAB是一种广泛使用的高级编程环境，它特别适合处理矩阵和线性代数问题。在MATLAB中，特殊矩阵的生成是十分重要的功能，因为它们在各种计算任务中发挥着关键作用。"特殊矩阵-an invitation to 3-d vision yima 2004 完整版"可能是一个专门讨论MATLAB中特殊矩阵及其在3D视觉应用中的教程。 在3D视觉中，特殊矩阵常常用于描述几何变换，如旋转、平移、投影等。例如，正交矩阵可以表示无缩放的刚体运动，单位矩阵代表身份变换，对角矩阵用于独立元素的缩放，而稀疏矩阵则在处理大型系统时节省内存和计算时间。 MATLAB提供了多种内置函数来生成这些特殊矩阵，如`eye()`用于创建单位矩阵，`zeros()`和`ones()`创建全零或全一矩阵，`diag()`根据输入数组生成对角矩阵，`rand()`和`randn()`生成随机矩阵。此外，还有`magic()`生成魔方阵，`speye()`, `spdiags()`等生成稀疏矩阵，以及`rot90()`进行矩阵旋转等。 在描述中提到的“常用特殊矩阵函数”可能涵盖了上述这些函数，它们使得MATLAB用户能够快速有效地构建和操作具有特定属性的矩阵。在3D视觉中，这些矩阵常常用于表示相机姿态、坐标变换或者光线投影等，因此理解并熟练运用这些特殊矩阵对于理解和应用3D视觉算法至关重要。 例如，在3D重建或计算机视觉的场景匹配中，齐次坐标和投影矩阵被广泛应用。`hom2cart()`和`cart2hom()`函数在这些场景中用于将点从齐次坐标转换到笛卡尔坐标。同时，`pinv()`计算矩阵的广义逆，这在解决不完全观测或噪声数据的线性系统时非常有用。 本书"MATLAB实用教程"由徐金明主编，不仅覆盖了MATLAB的基础和进阶用法，还包含了数据处理、数值计算、符号运算和图形处理等多方面的内容，旨在提供一个全面的MATLAB学习资源。对于想要深入理解MATLAB特殊矩阵及其在3D视觉中的应用的读者来说，这本书会是一个宝贵的参考资料。