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对极几何,又称基础矩阵(fundamental matrix)是描述左右两幅重叠图像的一个几何不变量.传统求解基础矩阵的方法忽略或简化了数据不确定性对数据的影响,导致解的精度低、误差大.本文首先将求解问题统一到参数估计中,接着利用各向异性误差模型对数据不确定性进行了准确描述.最后推导出它在非线性函数中的扩散.该过程减少了数据不确定性对解的影响,提高了解的精度.此外,根据测量值函数的常数项特性现象,结合奇异性消除,避免了求解过程中的数值不稳定性,降低了求解的误差.实验数据验证了本文方法的正确性和可行性.