运动恢复形状（shape from motion; SFM），工学-信息与通信工程-模式识别-计算摄像-运动恢复形状，利用多角度拍摄的图像序列估计相机与场景的相对运动，进而恢复场景三维形状（结构）信息的方法。一般包括图像特征点提取与匹配、相机参数估计与场景结构恢复和集束调整等步骤。利用多视几何原理，通过图像间的匹配特征点求解相机本征矩阵和恢复相机位姿，并利用三角化方法恢复二维图像点对应的三维场景点位置，得到三维场景结构稀疏点云。进一步可将稀疏点云稠密化，并利用表面重建和纹理映射等技术得到接近真实物体表面的三维几何模型，可以用于数字城市、虚拟现实、古建筑保护和农业/矿产监测等领域。集束调整的本质是一个优化模型，目的是最小化重投影误差、估计相机位姿和避免累积误差等。重投影是指利用三维场景点和相机位姿进行投影得到图像像素点的过程。重投影误差是指该三维场景点对应的图像特征点与投影得到的图像像素点之间的误差。通常，集束调整使用高斯-牛顿算法来实现快速收敛。按重建方式划分，SFM主要分为两类：增量式方法和全局式方法。