【三维重建】对极几何

极几何描述了同一场景或者物体的两个视点图像间的几何关系

图片[1] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

可以发现P在左右相机的投影点一定在各自的极线上,如果求出极线就能缩小求解对应点的范围。

本质矩阵对规范化摄像机拍摄的两个视点图像间的极几何关系进行代数描述

规范化相机指的是相机的内参矩阵为一个单位矩阵

图片[2] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

图片[3] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

图片[2] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL坐标系下的坐标,则:

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

因此,图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL坐标系下的坐标为 图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

同理:图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL坐标系下的坐标为 图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

图片[14] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

得到两个向量 图片[2] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL (垂直于极平面)

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL 可以写成一个矩阵乘积的形式,比如:

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

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因此,

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

( 图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL 是一个秩为2的对称矩阵)

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

E就是本质矩阵,描述了规范化摄像机下两个视点的关系。

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

e也是极线l上的点,所以

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

图片[26] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

基础矩阵对一般的透视摄像机的两个视点的图像间的极几何关系进行代数描述

图片[27] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL核心思想是将一般相机下的图片[2] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL,变成规范化相机下的图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL符合规范换相机要求,因此:

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

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F就是基础矩阵,反映了一般相机下,两视点间的关系。

图片[35] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

求解基础矩阵

用对应点求解F

图片[36] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

图片[37] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

求出的图片[2] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL往往是满秩的,而我们所要求的基础矩阵秩为2

图片[39] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

单应性矩阵

 

如果采集到的对应点在同一平面,两个视点间的对应关系用单应性矩阵表示

图片[40] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

图片[2] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

本质矩阵 图片[5] - 【三维重建】对极几何 - MaxSSL

参考内容:计算机视觉之三维重建(深入浅出SfM与SLAM核心算法)—— 4. 三维重建基础与极几何_哔哩哔哩_bilibili

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