浙大计算摄影学SLAM讲义：实时相机跟踪与视觉定位

"这是一份来自浙江大学计算摄影学课程的讲义，主要涵盖了实时相机跟踪这一主题，特别是SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）技术的应用。这份资料适合对计算机视觉，尤其是SLAM和视觉里程计感兴趣的学者或学生下载学习。" 在计算摄影学领域，实时相机跟踪是一个重要的研究方向，它涉及到如何让设备在移动过程中同时定位自身位置并构建环境地图。讲义中提到的SLAM是一种关键的技术，它在高度非线性和部分观测模型下，实时地估计环境结构和相机轨迹。 SLAM在视觉里程计中的应用，如Jean-Philippe Tardif等人在2008年IROS会议上提出的，展示了如何利用单目相机在城市环境中实现视觉里程计，这是一种在没有外部定位设备的情况下，仅通过摄像头图像来估算相机的运动轨迹。 此外，讲义还提到了SLAM在增强现实中的应用。在增强现实中，SLAM技术有助于在现实世界中叠加虚拟信息，确保虚拟对象与真实环境的准确对应。多视图几何学是SLAM的基础，它包括结构从运动（Structure-from-Motion, SfM）的原理，即从多个图像或视频序列中自动恢复相机参数和3D结构。 Snavely等人在2006年的研究中，展示了SfM的流程，包括特征追踪、结构从运动的求解以及相机参数和跟踪点3D位置的确定。SLAM在此基础上追求实时性，力求在保证效率的同时完成环境重建。 讲义中还提及了束调整（Bundle Adjustment）的概念，这是优化视觉重建过程的一种方法，旨在同时优化3D结构和视图参数（如相机姿态和/或校准）的估计，以达到最佳效果。Triggs等人对此进行了深入的现代综合研究。 这份讲义深入浅出地介绍了SLAM技术及其在计算摄影学中的应用，包括实时相机跟踪、视觉里程计和增强现实，同时也涵盖了多视图几何学和束调整等基础理论，对于学习和理解这一领域的知识极具价值。