摘要
运动恢复结构（StructurefromMotion，SfM）是从无序图像集中恢复相机姿态和场景三维结构的技术，是计算机视觉和摄影测量领域的基础性问题，并在自动驾驶、虚拟现实、文物保护等领域有广泛应用。
本文首先介绍SfM的基本概念和研究背景，接着详细综述了基于无序图像集的SfM方法，包括特征点提取与匹配、运动估计、结构恢复等关键技术以及不同方法的优缺点，并对SfM的未来发展趋势进行展望。
关键词：运动恢复结构；无序图像集；三维重建；特征点匹配；姿态估计
1.1运动恢复结构
运动恢复结构（StructurefromMotion，SfM）是一种从无序图像集中恢复相机姿态和场景三维结构的技术，其核心思想是利用多视角几何约束，从二维图像中推导出三维信息。
SfM技术主要应用于以下场景：
-场景缺乏先验信息：SfM不需要预先知道相机的参数和位置信息，也不需要额外的传感器数据，适用于无法获取先验信息的场景。
-大规模场景重建：SfM可以处理大规模的图像数据集，例如城市规模的建筑物或自然景观，并生成高精度的三维模型。
-动态场景分析：SfM可以用于分析动态场景中的物体运动轨迹，例如体育比赛或交通监控。
1.2无序图像集
无序图像集是指没有按照时间顺序或拍摄位置排列的图像集合，这些图像可能来自不同的相机设备，具有不同的拍摄角度、光照条件和分辨率。
相比于有序图像序列，无序图像集处理难度更大，需要解决以下问题：
-图像匹配：由于图像顺序未知，需要找到不同图像之间对应点的关系。
-累计误差：在增量式SfM中，误差会随着图像数量的增加而累积，影响重建精度。
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