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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于旋转矩阵的3D重建优化方法和装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111724466B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2023-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010457780.8，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于旋转矩阵的3D重建优化方法和装置是由董益宏;史清江设计研发完成，并于2020-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于旋转矩阵的3D重建优化方法和装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于旋转矩阵的3D重建优化方法，具体包括以下步骤：步骤S1：获取同一场景由多个相机拍摄的照片组，由特征匹配算法得到相机间的相对旋转矩阵和绝对旋转矩阵；步骤S2：拼接得到相对旋转拼接矩阵和绝对旋转拼接矩阵，由相对旋转拼接矩阵的最小特征根得到半正定矩阵；步骤S3：绝对旋转拼接矩阵、相对旋转拼接矩阵和半正定矩阵的组合矩阵进行泰勒展开，展开后的优化绝对旋转矩阵进行迭代，求解每次迭代中的最优值；步骤S4：重复步骤S3，直到优化绝对旋转矩阵的最优值收敛或到达最大迭代次数，根据收敛时的优化绝对旋转矩阵和照片进行3D重建。与现有技术相比，本发明具有加快收敛速度、能够并行计算以及提高3D重建模型质量等优点。

本发明授权一种基于旋转矩阵的3D重建优化方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于旋转矩阵的3D重建优化方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤S1：获取同一场景由多个相机拍摄的照片组，根据特征匹配算法得到相机间的相对旋转矩阵和绝对旋转矩阵；步骤S2：将所述相对旋转矩阵进行拼接得到相对旋转拼接矩阵，将所述绝对旋转矩阵进行拼接得到绝对旋转拼接矩阵，根据所述相对旋转拼接矩阵的最小特征根计算出相对旋转拼接矩阵的半正定矩阵；步骤S3：对绝对旋转拼接矩阵、相对旋转拼接矩阵和半正定矩阵的组合矩阵进行泰勒展开，根据连续上限最小化算法对展开后的优化绝对旋转矩阵进行迭代，并通过具有单个特殊正交组约束的线性优化算法求解每次迭代中优化绝对旋转矩阵的最优值；步骤S4：重复步骤S3，直到优化绝对旋转矩阵的最优值收敛或到达最大迭代次数，根据收敛时对应的优化绝对旋转矩阵和照片进行3D重建；所述组合矩阵进行泰勒展开后包括多个优化绝对旋转矩阵，所述优化绝对旋转矩阵具体如下： 其中，为优化绝对旋转矩阵，Ri为绝对旋转矩阵，为过渡矩阵满足B为半正定矩阵；所述步骤S3中线性优化算法具体步骤如下：步骤S301：对所述过渡矩阵进行奇异值分解，将过渡矩阵分解为缩放矩阵、特征向量矩阵和旋转矩阵；步骤S302：对所述缩放矩阵、特征向量矩阵和旋转矩阵进行处理，计算得到优化绝对旋转矩阵的最优值；所述绝对旋转矩阵满足三维旋转群，所述三维旋转群具体如下： 其中，SO3为三维旋转群。

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