33、结构从运动：分解与束调整技术解析

结构从运动：分解与束调整技术解析

1. 分解方法概述

分解方法在结构从运动领域有着重要的地位，它为迭代技术（如束调整）提供了“闭式”（有时也称为“线性”）的初始化方法。在获取投影深度方面，不同的研究有不同的做法。早期Sturm和Triggs（1996）的论文中，投影深度 $d_{ji}$ 是从两帧重建中获得的；而在后来的工作（Triggs 1996；Oliensis和Hartley 2007）中，它们被初始化为 $d_{ji} = 1$，并在每次迭代后更新。Oliensis和Hartley（2007）还提出了一个保证收敛到固定点的更新公式。不过，目前还不清楚在什么情况下完全投影重建会比部分校准的重建更可取，特别是在用于初始化所有参数的完整束调整时。

另一种初始化技术是估计所有相机看到的某个公共平面对应的单应性（Rother和Carlsson 2002）。在校准相机的设置中，这可以对应于估计所有相机的一致旋转，例如使用匹配的消失点（Antone和Teller 2002）。一旦这些被恢复，就可以通过求解线性系统来获得相机位置（Antone和Teller 2002；Rother和Carlsson 2002；Rother 2003）。

2. 稀疏3D模型提取

在估计出场景的多视图3D重建后，就可以创建物体的纹理映射3D模型，并从新的方向观察它。具体步骤如下：
- 创建更密集的3D模型 ：结构从运动产生的是稀疏点云，为了创建更密集的3D模型，有两种选择。一种是运行密集多视图立体算法（第11.3 - 11.6节）；另一种是使用更简单的技术，如3D三角测量。例如，图7.6中，207个重建的3D点被三角测量以生成表面网格。