在不同视点处得到的同一三维场景的两幅视图(图像)之间存在着固有的几何关系——极几何关系。极几何关系独立于场景结构,只与摄像机的内部参数和相对位置和姿态有关。基本矩阵是对极几何的一个简洁的代数描述形式。对基本矩阵的精确估计是计算机视觉领域中一个常见并且非常重要的问题。从两幅未标定图像的对应点对中,可以恢复出基本矩阵。本文对基本矩阵的估计问题进行了深入的研究。提出了新的估计基本矩阵的算法。(1) 提出了一个新的估计基本矩阵的线性方法。该方法不仅给出了满足约束条件(秩为2)的基本矩阵,而且直接给出了极点位置。7 点算法可以看作是我们的方法的一个特殊情况。(2) 基于二次测量误差模型,提出了一个一致基本矩阵估计的黄金分割算法,首先确定噪声水平,然后进行一致基本矩阵估计。(3) 基于误差模型,建立了一个一致基本矩阵估计的扩展系统,采用延拓的方法求解扩展系统,该方法避免了求解一系列特征值问题,计算量大大缩减。(4) 提出了一个基于二次测量误差模型的一致基本矩阵估计的鲁棒方法。先应用RANSAC 方法剔除数据集合中的异常数据,然后再基于误差模型估计基本矩阵。