计算机视觉中的多视图几何

资 源 简 介

计算机视觉中的多视图几何

详 情 说 明

多视图几何是计算机视觉领域的核心技术之一，主要研究如何从多个视角的图像中恢复三维场景信息。它融合了摄影几何、矩阵理论和优化方法，为三维重建、增强现实等应用提供理论支撑。

核心问题包括： 相机几何建模 - 通过标定确定相机内参（焦距、畸变等）和外参（位置姿态） 特征匹配 - 在不同视图间建立对应点关系 运动恢复结构（SfM） - 从匹配点推算相机运动和三维点坐标

典型技术路线： 首先进行特征点检测（如SIFT、ORB等），然后在多幅图像间建立特征匹配，接着通过基础矩阵或本质矩阵估计相机相对位姿，最终通过三角测量得到三维点云。其中对极几何约束和光束法平差是保证精度的关键。

挑战主要来自遮挡、重复纹理和动态场景等因素，现代方法常结合深度学习提升匹配鲁棒性。该技术在自动驾驶地图构建、文物数字化等领域有重要应用价值。