【多视图几何】对极几何与基本矩阵

来源:互联网 发布:nba数据统计20172018 编辑:程序博客网 时间:2024/04/30 14:03

本文未指明图片来源为 Multiple View Geometry in Computer Vision

Multiple View Geometry in Computer Vision 所做笔记。

第 9 章 《对极几何与基本矩阵》,Epipolar Geometry and the Fundamental Matrix

对极几何研究的对象是双视图几何,即两张相邻影像的位姿关系。

1. 对极几何基本概念

  1. 核点(epipole):基线(baseline)与成像平面的交点。同时极点也可以理解为相邻影像成像中心在本影像上的像,因为基线是两个相邻影像成像中心的连线。
  2. 核平面(epipolar plane):含有基线的平面,是一簇平面。可以看做是由基线与空间中任意一点构成的平面。
  3. 核线(epipolar line):核平面与成像平面的交线。可以看做是成像平面上的任意一点(非核点)与核点所定义的直线。

2. 基本矩阵 F

基本矩阵可以看做是将点投影(转换)为直线,将左影像上的一个点投影到右影像上形成一条核线。

2.1 几何推导基本矩阵

假设有一空间平面 π,将 π 上的点 X 投影到左右影像上,可以得到这个三维点在两张影像上的像 x,x,将空间平面上所有的点都进行投影,能够得到左右影像上所有点的对应关系,这种对应关系可以使用单应矩阵(homography matrix, page 87)Hπ 描述:

x=Hπx

通过空间的一个平面建立两张影像中点的坐标对应关系

右影像上的核线 l 可以由两个点——右影像上的核点 e 与右影像上的任意一点 x ——确定:

l=e×x=[e]×x

x=Hπx 代入:

l=[e]×Hπx=Fx

这样就得到了基本矩阵的定义:

F=[e]×Hπ

因为 x 在右核线 l 上,所以点积为 0

xTl=xTFx=0

2.2 代数推导基本矩阵

空间中三维点 X 反向投影到左影像上得到点 x,这个过程可以用投影矩阵 PX=x 进行描述。

现在想办法将 Xx 表示,P 是一个 4x3 的矩阵,不可逆。使用 P 的伪逆:P+=PT(PPT)1,得

X=P+x

对于左影像 X 是对应一条直线上的所有点,可以使用下面的方程表示这一条直线:

X(λ)=P+x+λC

现在将这一条直线投影到右影像上,即可得到右影像的核线。投影的方式是在 X(λ) 上找到两个点,将这两点分别投影到右影像上,投影后的两个点确定右影像上的核线。

λ 为0,得到直线上的第一个点 P+x ,取 λ 得到直线上的第二个点 C (即左影像的成像中心)。将这个两个点分别投影到右影像上,得到 PP+xPCPC=e,左影像成像中心在右影像上的成像是核点。这两个点叉乘即可得到右影像上的核线:

l=(PC)×(PP+x)=[e]×PP+x=Fx

所以 F=[e]×PP+

2.3 基础矩阵的性质

  1. 转置对称性:如果 F 是一对影像 (P,P) 的基础矩阵(即 xFx=0 ),反过来 (P,P) 的基础矩阵是 FT。证明很简单,直接对 xFx=0 两侧分别转置,得到 xTFTx=0
  2. 核线:对于左影像上任意一点 x ,其在右影像上的核线为 l=Fx
  3. 核点:任何核线都会经过核点,所以有对于左影像上任意一点 xeTl=eT(Fx)=0 ,于是有 eTF=0 。同理有 Fe=0
  4. F 具有7自由度:一个 3x3 的单应矩阵,具有8个自由度,而 F 还满足 detF=0,所以 F 具有7个自由度。
  5. F 是相关的:F 将左影像上的一点 x 投影到右影像上一条核线 l,投影本质上是将 x 与左核点的连线 l 投影到右影像上的核线 l ,所以右影像上的一条核线 l 对应的是左影像上的一条核线 l,这种点到线的投影不可逆。

2.4 核线的单应性

一张截图说明一切:

对应的核线可以看作是相互的投影

两张影像上核线的对应关系可以看作是中心投影,投影中心 p 位于核线上。

求左核线 l 对应的右核线 l 是现在左核线上找一点 x 使用基本矩阵通过 l=Fx 计算得到。 x 是任意的,只需要其在 l 上就行。可以通过做核线 l 与另一条不经过核点直线的交点计算得到 x 。假设另外一条直线为 k,那么 lk 的交点为 [k]×l ,所以右核线的计算方法如下:

l=F[k]×l

直线 k 选择为 e 能够简化计算,直线 e 肯定不会通过核点 eeTe0),所以对应核线的计算公式整理如下:

l=F[e]×l

l=FT[e]×l

3. 从特殊运动中推导基础矩阵

3.1 仅有位移

在仅有位移的情况下,左右相机的内参也一致,左右相机的投影矩阵可以写成 P=K[I|0],P=K[I|t], 由

F=[e]×KRK1

可以得到

F=[e]×

计算两张影像上影像坐标的对应关系。

x=PX=K[I|0]X 左影像的投影关系,现在反求空间点 X 的坐标,(X,Y,Z)T=ZK1x,其中 Z 是标量,表示 X 的深度。将 X 的坐标计算结果带入右影像的投影关系 x=PX=K[I|t]X,可以得到 xx 的关系:

x=x+Kt/Z

3.2 旋转与位移

当两张影像相对位姿含有旋转与位移时,先将左影像进行旋转,与右影像对齐(具有相同的姿态)。于是将问题简化为上述的位移问题。

将一张影像仅做旋转,相当于将影像进行一次平行投影(投影点在无穷远处),如下图:

先旋转后平移计算两张影像坐标对应关系

这个平行投影可以使用单应矩阵 H 表示,H 通过两张影像的投影矩阵计算得到。

x=K[I|0]X

x=K[R|0]X=KRK1K[I|0]X=KRK1x

将上式的 x 替换 x=x+Kt/Z 中的 x,即可得到最后的结果:

x=KRK1x+Kt/Z

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