MATLAB实现的五点法图像相对定向算法

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了经典的五点法图像相对定向计算，通过提取两幅图像间的五对特征点，采用非线性优化和矩阵运算精确求解摄像机间的相对位姿（旋转矩阵和平移向量），适用于计算机视觉和摄影测量应用。

详 情 说 明

五点法图像相对定向算法 - 最新MATLAB实现

项目介绍

本项目实现了基于五点法的图像相对定向计算算法，专门用于计算机视觉和摄影测量领域。该算法能够从两幅不同视角拍摄的图像中，通过五个对应特征点对精确计算两个摄像机之间的相对位姿关系。本实现采用了最新的数值优化技术，在计算稳定性和效率方面均有显著优势。

功能特性

• 精确的相对定向计算：基于五点法原理，计算两视图间的相对旋转和平移
• 鲁棒性优化：采用非线性最小二乘优化技术，提高解算精度
• 数据预处理：包含特征点归一化处理和异常值剔除机制
• 完整的评估体系：提供重投影误差估计和解算精度评估指标
• 可视化支持：生成特征点匹配图和相对位姿示意图

使用方法

输入参数

• 特征点对坐标：五个对应特征点的二维坐标（共10个坐标点）
• 相机内参矩阵：包含焦距、主点坐标等相机参数
• 初始位姿估计（可选）：用于优化算法初始化的相对位姿估计值

输出结果

• 相对旋转矩阵：3×3的相对旋转矩阵
• 相对平移向量：3×1的相对平移向量
• 重投影误差：特征点重投影误差估计
• 精度评估：解算结果的精度指标
• 可视化图形：特征点匹配和相对位姿示意图

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 图像处理工具箱
• 优化工具箱

文件说明

主程序文件完整实现了五点法相对定向的核心计算流程，包含特征点数据输入与验证、相机参数处理、相对位姿的初始估计与非线性优化求解、结果精度评估与误差分析，以及计算结果的可视化展示功能。