该论文提出了从场景平面引出的五个二维 - 二维图像点对应所能获得的对于半广义单应性的第一种最小解决方案。其中一个解决器假设透视相机完全校准，而另一个解决器则估计未知的焦距和绝对姿态参数。

Mar, 2021

本文提出了一种新的基于旋转深度恢复（DfR）算法的图像校正解决方案，并采用自适应策略减少几何图像畸变，实验结果表明该方法有效性和效率均优于现有方法。

Jul, 2023

本文提出了一种新颖的相机校准方法，利用高斯过程去除图像的畸变，建立了一个虚拟的理想针孔相机，仅需一幅方格标定图像，简化了传统的相机校准方法并去除了畸变参数和迭代优化。

Sep, 2023

本研究提出了一个基于模型的优化框架，用于从加工样本的空间频率响应中构建代理相机，进而为训练基于学习的算法提供光学畸变和随机制造偏差的合成数据对，并利用超扩张全方位动态卷积来纠正制造降解，从而实现全面的计算摄影。

May, 2023

利用特征点之间的仿射变换来解决相对位姿估计问题，提出了四种方法并证明了它们的有效性，可以在 RANSAC 循环中用于异常值检测和初始运动估计。

Dec, 2019

该研究提出了一种新的最小解算器系统性生成方法，通过消除不出现在线性方程的未知数并通过升级实现线性化对完全非线性问题问题的求解，我们成功地提出了三个部分标定相机相对姿态计算问题的更有效解决方案，同时还发现了部分标定相机的基础矩阵的新约束关系。

Mar, 2017

本文提出了一种针对像素化光源的引力透镜图像分析新方法，并表明仅需建模质量分布所需的参数即可实现去卷积像素化源光分布的计算，这大大简化了寻找数据最小卡方拟合和加速反演的步骤，并将该方法应用于模拟爱因斯坦环图像中，证明了其在无正则化和有正则化两种情况下的有效性。

Feb, 2003

本文提出了一种仅使用两个仿射对应来估计两个半标定相机之间的公共焦距和基本矩阵的最小解法。其利用局部仿射变换导出的线性约束扩展了点对应技术，并通过隐变量技术高效地求解多元多项式系统。同时，为了选择出最优解，引入了新颖的条件和根选择技术，在高噪声情况下表现优异。该算法在合成数据和 104 对公开的实际图像上得到验证，论文中还包括了 MATLAB 实现。

Jun, 2017

在两视相对估计中，本文介绍了一种基于最近的仅位姿成像几何来通过适当的重新加权过滤异常值的线性相对姿态估计算法，该算法能够处理平面退化场景，在存在高比例异常值的情况下提高鲁棒性和准确性，通过将线性全局平移约束嵌入迭代重新加权最小二乘 (IRLS) 和 RANSAC 的策略中来实现鲁棒异常值去除，Strecha 数据集的仿真和实际测试表明，该算法在面对高达 80% 的异常值时实现了 2 到 10 倍的相对旋转准确性改进。

Jan, 2024

本文提出了一种基于稀疏 resultant 方法的奇异值问题转化方法，可以显著提高计算机视觉问题中多项式方程组求解方法的效率和稳定性。实验证明，该方法准确性与 Gröbner 基求解器相当，有些问题甚至可以得到更小和更稳定的求解器。

Dec, 2019