近年来, EPnP算法作为一种相机位姿估计的解析算法, 因其较低的计算复杂度而得到广泛的关注, 但该算法对图像噪声的稳健性不强。提出了一种基于EPnP算法的迭代算法, 即IEPnP算法。IEPnP算法保留了EPnP算法的主要思想, 构造了4个虚拟控制点, 利用弱透视投影模型获得相机的初始位姿, 计算出虚拟控制点在相机坐标系下的坐标, 然后通过高斯-牛顿法对虚拟控制点在相机坐标系下的坐标进行优化求解, 最终通过解决绝对定向问题来获得对相机位姿的估计。IEPnP算法简化了EPnP算法的计算过程。在不同的图像噪声水平下进行仿真实验, 结果表明, 相比于EPnP算法, IEPnP算法不仅保持了较高的计算效率, 而且对图像噪声具有更强的稳健性。
