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sba:一个基于Levenberg-Marquardt算法的通用稀疏束调整C/C++包这个站点涉及sba,一个在GNU通用公共许可证(GPL)下分发的用于通用稀疏束调整的C/C++包。在每一种基于特征的多视点重建视觉算法中,束调整几乎都是最后一步,以获得最优的三维结构和运动(即摄像机矩阵)参数估计。在初始估计的前提下,BA同时通过最小化观测点和预测图像点之间的重投影误差来细化运动和结构。最小化通常借助于Levenberg-Marquardt(LM)算法来实现。然而,由于大量的未知量导致了最小的重投影误差,当应用于定义在BA上下文中的最小化问题时,LM算法的通用实现(如MINPACK的lmder)会产生很高的计算成本。幸运的是,不同3D点和相机的参数之间缺乏交互作用,导致基本的法线方程显示出稀疏的块结构(单击此处查看示例)。sba通过使用LM算法的定制稀疏变量来利用这种稀疏性,从而获得可观的计算增益。sba是通用的,因为它允许用户完全控制描述摄像机和3D结构的参数的定义。因此,它几乎可以支持多视图重建问题的任何表现/参数化,例如任意投影相机、部分或完全内部校准相机、从固定3D点估计外部方向(即姿势)、细化内部参数,用户要使sba适应任何此类问题,所需做的就是为sba提供适当的例程来计算估计的图像投影及其雅可比矩阵,以解决当前的问题和参数化问题。计算分析雅可比的例程可以手工编码,使用支持符号微分的工具(如maple)生成,也可以使用自动微分技术获得。还有一种方法是借助有限差分近似雅可比矩阵。此外,sba还包括用于检查用户提供的jacobian一致性的例程。据我们所知,sba是第一个也是目前唯一一个以自由软件形式发布的软件包。(资料来源:http://plato.asu.edu)


zbMATH中的参考文献(参考文献24条)

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