"三维重建与机器视觉技术综述"

本课程旨在介绍运动恢复结构（Structure from Motion，SFM）的基本原理和方法。在图像处理领域，SFM是一项重要的技术，它可以利用摄像机捕捉的连续图像序列来重构出三维环境结构，达到三维重建的效果。 在课程中，我们首先介绍了利用摄像机内参数和基础矩阵F来求解本质矩阵E的原理和方法。摄像机内参数是指摄像机的焦距、主点位置和畸变参数等，而基础矩阵F是描述两个摄像机之间的几何关系的重要矩阵。通过这些参数，我们可以计算出本质矩阵E，从而为接下来的运动恢复结构提供基础。 接着，我们讨论了如何分解本质矩阵E以获得旋转矩阵R和平移矩阵T。这一步是SFM中非常关键的一步，因为旋转矩阵和平移矩阵可以帮助我们确定摄像机的姿态和位置，从而进一步推断出三维环境中物体的位置和结构。 在获得了摄像机的姿态和位置后，我们介绍了三角化的方法来求解三维点的坐标。通过在不同视角下观察同一个点，我们可以利用三角定律来计算出这个点在三维空间中的坐标，从而实现对三维环境的重建和重构。 在课程的最后，我们还涉及了机器视觉技术、语义信息、度量三维信息、像素、图像分割、摄像头、多视角几何和卷积边缘等相关内容。这些内容对于理解SFM的原理和应用都具有重要的意义，能够帮助学生更好地掌握SFM技术的核心知识和方法。 总的来说，本课程深入浅出地介绍了SFM的基本原理和方法，从摄像机参数的计算到三维点的重建，系统地阐述了SFM的整个流程。通过本课程的学习，学生将能够掌握SFM技术的核心概念和基本操作，为将来在图像处理和计算机视觉领域的研究和实践奠定坚实的基础。感谢CS231A课程团队在课程建设方面的工作，为我们提供了宝贵的学习资源和参考资料。 Beijiing University of Posts and Telecommunications School of Computer Science，Beijing University of Posts and Telecommunications 本课程三维重建篇所涉及的教学内容与课件参考了CS231A ，感谢CS231A课程团队在课程建设方面所做的工作！