25、计算机视觉中的结构重建、分割与人类视觉分组原理

计算机视觉中的结构重建、分割与人类视觉分组原理

在计算机视觉领域，结构从运动（Structure from Motion，SFM）以及图像分割都是至关重要的研究方向。下面将深入探讨这两个方面的关键内容。

结构从运动（SFM）

在SFM的研究历程中，众多学者做出了重要贡献。早期，Ullman于1979年在校准正交设置下对SFM问题展开研究。随后，Longuet - Higgins在1981年利用八点球算法给出了校准透视情况的首个解决方案。Nistér在2004年找到了该问题最小五点公式的解决方案。

SFM的研究方法不断发展，其中将其分层为两步问题的思路具有重要意义。在仿射情况下，Koenderink和Van Doorn于1990年提出了相关方法，Tomasi和Kanade在1992年也给出了解决方案。而在投影情况中，Faugeras于1995年提出了相应方法。最初的仿射阶段本身就具有很高价值，例如它是Gear（1998）和Costeira与Kanade（1998）引入的基于运动的分割方法的基础。

在计算欧几里得升级矩阵Q方面，Tomasi和Kanade在1992年提出了非线性最小二乘法，Poelman和Kanade在1997年提出了Cholesky方法。近年来，还提出了各种扩展方法，如Weinshall和Tomasi（1995）以及Morita和Kanade（1997）提出的结构和运动的增量恢复方法。

投影SFM的首批解决方案由Faugeras（1992）和Hartley等人（1992）提出。其他重要工作包括Mohr等人（1992）和Shashua（1993）的研究。本章介绍的双视图算法由Hartley（1994b）提出。Sturm和Trig