1、基礎(chǔ)矩陣的計算是計算機視覺領(lǐng)域中一個非常重要的問題。針對如何去除異常數(shù)據(jù)、提高基礎(chǔ)矩陣的估計精度，本文提出了基于分塊的基礎(chǔ)矩陣的魯棒估計算法，首先利用經(jīng)典的角點檢測算法和改進的互相關(guān)匹配算法獲得初始匹配點集；然后運用分塊隨機抽樣策略和改進的8點法去除誤差比較大的異常數(shù)據(jù)，獲得內(nèi)點集；最后對內(nèi)點集的處理采用了兩種不同的策略。一種是經(jīng)典的非線性迭代算法，它能夠處理一定范圍內(nèi)特征點定位誤差，按照特征點偏差大小調(diào)整其加權(quán)系數(shù)，即偏差大的點加權(quán)系

2、數(shù)小，反之加權(quán)系數(shù)大，對內(nèi)點集進行加權(quán)迭代求解。第二種是逐點擴充算法，即在8點初始子集基礎(chǔ)上逐點擴充，它以內(nèi)點集中所有點到其極線的距離總和作為目標函數(shù)來考核新點，如距離和不增加則加入新點，直到考核完所有內(nèi)點，其本質(zhì)為在內(nèi)點集中尋找誤差相對比較小的子集作為最優(yōu)子集，并用改進8點法求解基礎(chǔ)矩陣。實驗結(jié)果表明，基于這兩種策略的分塊魯棒算法能有效的去除部分錯誤匹配，并能處理特征點的定位誤差，減小異常數(shù)據(jù)對基礎(chǔ)矩陣的影響，從而提高基礎(chǔ)矩陣的估計精

3、度，其中第二種策略的魯棒性較好。 視差估計是立體視頻編碼的關(guān)鍵技術(shù)，本文將基礎(chǔ)矩陣應(yīng)用到立體視差估計中，介紹了一種帶極線約束的Delaunay三角形(Delaunay Triangulation，DT)網(wǎng)格基立體圖像視差估計算法。該算法首先把立體圖像對中的右圖像作為參考圖像，并進行DT描述；然后利用極線約束在左圖像中估計出網(wǎng)格節(jié)點的對應(yīng)點，從而得到網(wǎng)格節(jié)點的視差；最后利用仿射變換得到其它點的視差。實驗結(jié)果表明，加了極線約束以后，