计算机视觉中本质矩阵的概念,【计算机视觉】Lecture 19：本质矩阵和基础矩阵...

对极几何

左边

极点：相机1所看到的相机2的位置。

右边

极点：相机2所看到的相机1的位置

对极几何

对应点位于共轭极线上

对极几何

给定一幅图像中的一个点，我们如何确定在第二幅图像中要搜索的对应极线？

本质矩阵Essential Matrix

本质矩阵和基础矩阵都是 3x3 的矩阵，用于“编码”两个视图的对极几何。

动机：给定一张图像中的一个点，乘以本质/基础矩阵将告诉我们在第二个视图中沿着哪个极线搜索。

本质矩阵

R，T是旋转和平移

S是平移T的反对称矩阵

E = RS，称为本质矩阵

本质矩阵性质

rank为2，有左和右零空间(nullspace)

仅取决于外参(R和T)

Longuet-Higgins方程

上式和观察射线(相机坐标系坐标)相关

下式和二维成像(成像平面上)点有关

Longuet-Higgins意义

成像点也可以被认为是射线。它们是等价的。

(u, v)二维成像点

(u, v, f)成像平面上的三维点

k(u, v, f )进入场景的观察射线

k(X, Y, Z)通过场景中点P的射线

注意：k = f / Z，并且u=fX/Z, v=fY/Z

极线

l为图像中的一条直线：

使用齐次坐标：

记住：

对于pr，右图像中的极线被定义为：

记住：

对于pl，左图像中的极线被定义为：

极点

记住：极点属于极线

它们属于所有的极线

这可以用来计算极点的位置

本质矩阵总结

Longuet-Higgins方程

极线：

极点：

基础矩阵Fundamental Matrix

本质矩阵(essential matrix)是使用相机坐标(或者成像坐标)

为了使用图像(像素)坐标，我们必须考虑相机内参

简而言之：总结中的方程也同样适用于像素坐标！

基础矩阵性质

rank为2

取决于内参和外参(内参：f，偏移ox，oy，尺度s；外参：R和T)

类似于本质矩阵。基础矩阵也说明了每个图像中的像素(点)如何与另一个图像中的极线相关。

例子

归一化，使前两项的平方和为1(可选)

左极点在哪里？

矩阵 F 的右零空间中的向量

但是，由于噪声的存在，F可能不是奇异的。

因此，这种情况最好的就是与F的最小特征值相关的特征向量

右极点在哪里？

矩阵 F’ 的右零空间中的向量

但是，由于噪声的存在，F’ 可能不是奇异的。

因此，这种情况最好的就是与 F’ 的最小特征值相关的特征向量

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