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摘要:计算机视觉中的运动结构(SfM)问题是通过对与这些图像相对应的摄像机的运动估计,从一组射影测量值中恢复出静止场景的三维结构,这些测量值表示为二维(2D)图像的集合.本质上,SfM包括三个主要阶段:(i)提取图像中的特征(例如感兴趣的点,直线等)并在图像之间匹配这些特征;(ii)摄像机运动估计(例如使用从提取的特征估计的相对成对的相机位置),以及(iii)使用估计的运动和特征恢复三维结构(例如通过最小化所谓的重投影误差).这项调查主要集中在与阶段(ii)和(iii)相关的文献中的最新发展.更具体地说,在讨论了早期基于因子分解的运动和结构估计技术之后,我们详细介绍了文献中的一些最近的摄像机位置估计方法,然后讨论了3D结构恢复的一些值得注意的技术.我们还介绍了同步定位和映射(SLAM)问题的基础知识,它可以看作SfM问题的一个具体案例.此外,我们的调查还包括对特征提取和匹配的基本原理(即上文第(i)阶段),处理3D场景中模糊性的各种最新方法,涉及相对少见的相机模型和图像特征的SfM技术,以及流行的数据源和SfM软件.
[3] Aliaga,D.,ICCV 2001:第八届IEEE国际计算机视觉会议,房间大小环境中实时姿态估计的精确折反射校准,127-134,(2001)
;Fischler,M.,IJCAI'81:第七届人工智能国际联席会议,第2部分,基于RANSAC的模型拟合方法及其在距离数据中寻找圆柱体的应用,637-643,(1981)
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