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SBA公司

swMATH ID: 5242
软件作者: Manolis I.A.Lourakis;安东尼斯·阿吉罗斯(Antonis A.Argyros)
描述: sba:基于Levenberg-Marquardt算法的通用稀疏束调整C/C++包。该站点涉及sba,这是一个用于通用稀疏包调整的C/C++包,在GNU通用公共许可证(GPL)下分发。束调整(BA)几乎总是用作每个基于特征的多视图重建视觉算法的最后一步,以获得最佳的三维结构和运动(即相机矩阵)参数估计。在提供初始估计的情况下,BA通过最小化观测和预测图像点之间的重投影误差来同时细化运动和结构。通常借助Levenberg-Marquardt(LM)算法进行最小化。然而,由于大量的未知因素有助于最小化重投影误差,当应用于BA环境中定义的最小化问题时,LM算法的通用实现(如MINPACK的lmder)会产生较高的计算成本。幸运的是,不同3D点和相机的参数之间缺乏交互,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算法的定制稀疏变体来利用这种稀疏性,从而获得可观的计算收益。sba是通用的,因为它允许用户完全控制描述相机和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形式/参数化,例如任意投影相机、部分或完全内部校准的相机、从固定3D点估计外部方向(即姿态)、细化内部参数等。用户要使sba适应任何此类问题,所需做的就是为其提供适当的例程,用于计算估计的图像投影及其雅可比矩阵,以解决问题和参数化问题。计算解析雅可比矩阵的例程可以手动编码,使用支持符号微分的工具(例如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还包括检查用户提供的Jacobians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此类软件包。
主页: 网址:http://www.ics.fort.gr/~lourakis/sba/
编程语言: 信用证++
关键词: 优化;最小二乘问题
相关软件: SIFT公司;MonoSLAM公司;PCA-SIFT公司;冲浪;标签我;ORB-SLAM2;数据采集模块;ORB-SLAM(砰砰声);补丁匹配;基蒂;LAPACK公司;LSD-SLAM系统;摄像机校准;五分;校准;布里斯克;效率检测;面2面;打开姿势;NIMA公司
引用于: 23文件
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73位作者引用

2 马诺利斯I.A.卢拉基斯。
1 库拉姆·阿夫塔布
1 艾特·布道德(Djamel Ait-Boudaoud)
1 古斯塔沃阿雷查瓦莱塔
1 安东尼斯·阿格罗斯。
1 费里德·巴杰拉莫维奇
1 巴斯里,罗宁
1 马塞尔·布吕克纳
1 马里奥·卡斯特兰
1 杜伊古·塞兰
1 Wai-Kuen Cham
1 龙发昌
1 崔炳泰
1 郑明进
1 哈维尔·西维拉
1 乔阿希姆·登茨勒
1 毛里西奥·迪亚兹
1 董,郭
1 保罗·法瓦罗
1 菲奥伦佐·弗朗西斯科尼
1 毛里齐奥·加莱托
1 高伟
1 加西亚,拉斐尔·安东尼奥
1 蒂亚戈·加斯帕
1 努诺·R·格拉西亚。
1 弗里吉斯·哈拉兹托斯
1 理查德·哈特利。
1 米查尔·哈夫勒纳
1 格格利·霍洛西
1 胡占毅
1 金在熙
1 李泽年
1 林文燕
1 刘,吉林
1 刘思英
1 刘、辛
1 卢,叶
1 Csaba Lukovszki
1 多梅尼科·梅萨诺。
1 巴勃罗·马丁内斯。
1 卢卡·马斯特罗贾科莫
1 马修斯,伊恩
1 尼洛伊·米特拉。
1 摩尔多瓦,伊斯坦布尔
1 何塞·玛丽亚·马丁内斯·蒙蒂尔
1 牟伟
1 沙赫里亚尔省
1 都铎尼科塞维奇
1 保罗·豪尔赫·奥利维拉
1 奥努尔奥齐耶沙伊尔
1 托马斯·帕伊德拉
1 朴贤秀
1 马克·鲍利(Mark V.Pauly)。
1 Sándor,普洛斯
1 芭芭拉·普拉里奥
1 看,杰拉尔德·金·李
1 亚瑟·谢赫
1 沈敏宜
1 高崎白三郎
1 歌手,阿米特
1 琼·索拉
1 Sturm,Peter H。
1 理查德·塞利斯基
1 谭平(Tan,Ping)
1 乔治·特扎基斯
1 秋池忠二
1 Jochen特朗普夫
1 特蕾莎·维达尔·卡莱亚
1 弗拉迪斯拉夫·沃罗宁斯基
1 王,韩
1 项志宇
1 姚健
1 郑友毅

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