Bundle Adjustment 光束法平差详解

资 源 简 介

Bundle Adjustment 光束法平差详解

详 情 说 明

光束法平差(Bundle Adjustment)是计算机视觉和摄影测量领域中最核心的优化技术之一。它不仅用于三维重建，还在机器人定位、增强现实等应用中发挥着关键作用。

基本原理可以理解为：通过优化相机参数和三维点位置，使得所有观测到的二维投影点与实际拍摄到的图像点之间的重投影误差最小化。这个过程需要同时考虑多个视角的约束条件，形成一个复杂的非线性最小二乘问题。

实际应用中面临的主要技术挑战包括： 由于涉及大量参数（每个相机有6-11个参数，每个3D点有3个参数），计算量会随着场景规模急剧增大 需要处理观测数据中的噪声和异常值 非线性优化容易陷入局部最优解

现代解决方案通常采用以下技术路线： 使用稀疏矩阵技术来高效处理海量参数 采用鲁棒核函数来抑制异常值的影响 结合RANSAC等算法进行初值估计 利用LM(Levenberg-Marquardt)等优化算法进行迭代求解

在实现层面上，目前主流的开源库如ceres-solver和g2o都提供了高效的光束法平差实现。这些库通过自动微分、参数块划分等技术，使得开发者能够专注于问题建模而非优化细节。

随着深度学习的发展，近年来也出现了将传统BA与神经网络结合的新方法，为这个经典问题注入了新的活力。