对极几何图像中八点算法

资 源 简 介

对极几何图像中八点算法

详 情 说 明

对极几何是计算机视觉中用于描述两幅图像间几何关系的重要理论，而八点算法则是求解基础矩阵（Fundamental Matrix）的经典方法。基础矩阵包含了两个相机之间的相对位置和方向信息，为后续的三维重建等任务奠定基础。

八点算法的核心思想是通过至少8对匹配特征点来求解基础矩阵。其实现步骤可以分为以下几个关键环节：首先需要获取两幅图像中的特征点对应关系，通常使用SIFT或SURF等特征检测算法；然后将这些点坐标归一化处理以提高数值稳定性；接着构建线性方程组来求解基础矩阵；最后还需对得到的基础矩阵进行约束处理，确保其秩为2。

在Matlab实现中，可以利用内置的归一化函数对特征点进行处理，通过构建对应的线性系统求解基础矩阵。需要注意的是，实际应用中往往会使用RANSAC等鲁棒估计算法来提高精度，排除误匹配点的影响。