🎯 情报来源：机器之心
近日，东华大学、上海交通大学和中国科学院自动化所的研究团队提出两种基于几何的单应矩阵分解方法：SKS（相似-核-相似）和ACA（仿射-核-仿射）。相比当前通用的DLT+LU方法，这两种方法将四点求解单应的计算量减少了95%以上，在二维码扫描等典型视觉应用中展现出显著的性能提升。
论文已被IEEE T-PAMI接收，并公开了代码和详细实验数据。研究团队展示了在正方形模板场景下的单应计算仅需29次浮点运算，而传统方法需要约2000次。这为高频次二维码扫描任务提供了巨大的优化潜力。
核心要点：
- 提出SKS和ACA两种单应矩阵分解方法，计算量分别降至85次和47/44次浮点运算。
- 在正方形模板场景下，单应计算仅需29次浮点运算，比传统方法减少95%以上。
- 实验显示，ACA方法在CPU上实现17纳秒的单应计算时间，相比DLT+LU加速43倍。
📌 情报分析
技术价值：极高
该研究通过几何变换层次性设计了高效且可解释的单应矩阵分解方法，解决了传统方法计算复杂度高的问题。特别是在正方形模板场景下，浮点运算量从2000降至29，显示出极高的理论创新性和工程实用性。
商业价值：高
二维码扫描日均达百亿次，计算效率的提升直接节省了硬件资源和能源消耗。此外，该方法可嵌入到相机标定、图像拼接等经典视觉任务中，具有广泛的市场应用前景。
趋势预测：
未来3-6个月内，预计该方法将被主流计算机视觉库（如OpenCV）快速集成，成为二维码扫描、增强现实等领域的标准工具。同时，其几何优化思想可能启发更多低计算复杂度算法的设计。