本文提出了一种改进的运动结构法（SfM）算法，能够在滚动快门（RS）影响下估计相对姿态，并提供9点算法复原RS相机。研究开发了数据集BS-RSC和模型，自适应纠正RS效应，生成高质量全局快门（GS）图像。实验表明，该方法在动态场景中表现优越，有效处理摄像机和物体运动带来的畸变。

本文提出了一种改进的运动结构法（SfM）算法，能够在滚动快门影响下估计相对姿态，并提供9点算法复原相机姿态。研究了基于双重滚动快门的成像方法和自适应扭曲模型，展示了在动态场景中消除滚动快门效应的有效性。此外，提出了自监督训练的DRSC网络框架和基于深度学习的校正方法，均显示出优于现有技术的性能。