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我正在使用 matlab 制作简单的图像拼接脚本。我现在有接受有序图像序列的代码（I0 I1 I2 I3 ...）。对于每个图像，我提取 SIFT 描述符并在每个图像对之间匹配它们。（查找 I0-I1 然后 I1-I2 之间的匹配...）。我使用 ransac 来找出内点并在每对之间拟合一个 Homography。(H01=>I0-I1)。然后我将图像拼接在一起，I0 与 I1 然后 (I0I1) 与 I2 等等。（我猜是基本全景制作）。

但是，现在我想尝试实施捆绑调整来纠正整个图像中的投影误差。我在 Szeliski 计算机视觉一书中读到了一些关于束调整的内容（但我发现它更多地是关于 3D 重建中的 BA，我不确定如何在 2D 图像拼接中使用它）。然后我也看了这篇论文。

我不知道从哪里开始，论文使用了更复杂的拼接，所有关于相机模型的讨论都有些混乱，因为我无法将这些讨论与我的简单应用程序联系起来。有人可以帮我开始吗？或者向我指出一些更合适的材料，在简单的全景制作中应用捆绑调整？我需要做的伪代码也有帮助。

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我想你已经尝试了前两个步骤，现在第三步是通过捆绑器进行细化。我强烈建议您阅读 Hartley Zisserman 的书，多视图几何，附录 6。为基于 LM 的最小二乘估计提供了清晰的伪代码，以进行误差细化。

现在对于您的问题，您正在尝试改进单应性以获得更好的匹配。所以你的错误是一个光度误差，类似于 x1'Hx2。该案例也在附录中提供。

于 2014-07-08T12:55:27.713 回答