摘要
运动恢复旨在从图像序列中估计相机的运动轨迹和场景的三维结构，是计算机视觉领域中的一个基础性问题，其研究成果广泛应用于机器人导航、虚拟现实、增强现实等领域。
传统的运动恢复方法通常依赖于图像特征的匹配和跟踪，但在处理无序图像集，例如从互联网上收集的图像时，会面临巨大的挑战。
近年来，深度学习技术在图像处理和计算机视觉领域取得了显著的成功，为解决无序图像集的运动恢复问题提供了新的思路和方法。
本文将对基于无序图像集的运动恢复结构进行深入研究，并探讨其在实际应用中的可行性和有效性。
关键词：运动恢复，无序图像集，深度学习，三维重建，特征匹配
运动恢复(StructurefromMotion,SfM)作为计算机视觉领域的三维重建技术之一，旨在从一系列二维图像中估计相机的运动参数和场景的三维结构。
其在机器人导航、虚拟现实、增强现实、文物保护、城市规划、自动驾驶等领域有着广泛的应用。
传统的SfM方法通常依赖于特征点匹配和跟踪，例如SIFT、SURF等算法。
这些方法在处理有序图像序列时能够取得较好的效果，但在处理无序图像集时面临着巨大的挑战。
无序图像集是指图像之间没有明确的时序关系，例如从互联网上收集的图像。
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