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任意场景的弱标定双视图三维重构递推方法研究 全部作者： 边后琴 金亮 苏剑波 第1作者单位： 上海交通大学自动化系 论文摘要： 3维重构是计算机视觉中最重要和最困难的问题之1。本文提出了1种从两幅弱标定图象中重建场景3维模型的方法。即在弱标定的情况下，进行特征匹配的过程中，同时对场景进行3维重构。每次匹配后就进行1次重构，匹配和重构两个过程同时迭代进行，极大地提高了整体系统的效率。对真实场景的图象数据的实验证实了本文算法的良好性能。 关键词： 弱标定，3维重构，特征匹配，基础矩阵 (浏览全文) 发表日期： 2008年02月25日 同行评议： 对算法的思路、方案及其相关论证尚不充分，且实验结果没有与现有算法进行比较，不足以支撑作者给出的“极大地提高了匹配和重构的整体系统的效率”“实验证实了本文方法的优越性”等结论。建议作者修改补充。英文摘要过于简短，不能完全反映中文摘要的内容，需修改补充。 综合评价： 修改稿： 注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对论文各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。
