单图相机姿态与3D模型配准：全球优化算法解

球面混合配准算法是一种先进的计算机视觉技术，旨在从单个图像中恢复摄像机的位姿以及3D模型与2D图像的对应关系。这项工作主要关注于处理复杂的场景，其中2D-3D对应可能存在挑战，比如重复元素、遮挡、光照变化等因素。传统的2D-3D对准问题通常简化为图像平面上或单位球面上的匹配，但这种简化假设了可靠的对应关系已知，而在实际应用中，往往需要同时估计相机的姿态和对应关系。 作者们提出了一种基于全局最优球面混合配准的方法，通过构建一个鲁棒的目标函数，利用分支定界搜索策略在6D相机姿态空间中寻找最佳解，确保了全局最优性。这个过程不需要预先知道姿态信息，而是通过生成混合分布（如von Mises-Fisher分布）来表示图像中的特征，然后通过混合物的优化布局来估计相机的旋转和平移。 为了加快收敛速度，他们结合了局部优化技术，利用GPU进行边界计算，提高了算法的效率。此外，引入了语义标签等边信息的整合，使得算法在处理合成和真实数据集时表现出色，能够可靠地收敛到全局最优状态，即使在面对复杂场景和大量噪声的情况下也能保持稳健性。 这种方法对比现有的解决方案，不仅能够处理更广泛的2D-3D对应问题，而且在处理复杂情况时表现出更好的性能和鲁棒性，这对于定位、跟踪、增强现实、运动分割和物体识别等多个应用领域都具有重要意义。尽管局部优化方法依赖于初始姿态的准确性，而随机全局搜索可能在大问题规模下效率较低，但球面混合配准算法通过全局搜索和混合模型的优势，提供了一种更为全面且准确的解决方案。