计算机视觉中得八点算法

资 源 简 介

计算机视觉中得八点算法

详 情 说 明

八点算法是计算机视觉领域中用于估计基本矩阵（Fundamental Matrix）的经典方法。基本矩阵描述了立体视觉中两个相机视图之间的几何关系，对于三维重建和运动估计至关重要。

该算法的核心思想是通过至少8对匹配点来求解基本矩阵。首先需要对这些匹配点进行归一化处理，以提高数值稳定性。归一化过程包括平移和缩放操作，使得所有点都位于以原点为中心的单位范围内。

算法通过构造一个线性方程组来求解基本矩阵。对于每一对匹配点，可以建立一个关于基本矩阵元素的线性方程。将至少8对匹配点的方程组合起来，就形成了一个超定方程组。

为了求解这个方程组，八点算法采用奇异值分解（SVD）技术。SVD将系数矩阵分解为三个矩阵的乘积，通过最小二乘法找到最优解。解得的矩阵通常还需要进行约束处理，以确保其秩为2，这是基本矩阵的一个重要性质。

在实际应用中，八点算法常与RANSAC等鲁棒估计方法结合使用，以提高对异常匹配点的鲁棒性。该算法为后续的相机姿态估计、三维重建等任务奠定了基础。