보정 된 카메라 이미지에서 3 차원 재구성

Question

3 차원 재구성 작업 중입니다. 그리고 지금 나는 한 쌍의 이미지를 고려할 때. 나는 대응하는 점들의 집합을 가지고있다. 그리고 나는 나의 카메라 세부 사항을 가지고있다. 예를 들어 초점 상세, 회전 및 변환 행렬 (4 * 4)이 있습니다. 내 포인트를 3D로 투영하려고합니다 (삼각 측량). 그래서 지금까지 나는 factor 대수학에 의해 그것의 꽤 똑 바른 것을 알게되었습니다. 그러나 나는 그것을 분명히 이해할 필요가있다. 누구든지 이것을 따르는 방법에 대한 아이디어가 있습니까? 나는 그것을 구현해야하기 때문에 나는 matlab에 일하고있다! 다시는 너무 광범위 할 수도 있습니다. 그러나 제발 나를 인도 해주세요!

Answer 1

알려진 카메라 속성에서 카메라 매트릭스를 계산해야합니다. 이것은 3D 균질 점을 2D 픽셀 좌표로 매핑하는 스케일링 투영 행렬입니다. 괜찮은 정확도를 원한다면 카메라의 렌즈 왜곡을 측정하고 체계적으로 교정해야하지만 이는 2 차 세부 사항입니다.

그런 다음 카메라 매트릭스에 포즈 매트릭스 (4x4 회전 당신은이 행렬을 반전 할 수

pixel vector Q.x = T * point P.x 
      Q.y    P.y 
      Q.z    P.z 
      Q.w    1 

pixel coordinates = (Q.x/Q.w, Q.y/Q.w) 
"pixel depth" = Q.z/Q.w 

: 당신이 언급 한/tranlation 매트릭스) 3D 카메라의 (정류) 픽셀 좌표로 좌표계를 선택하여 한 점을 투영 매트릭스 (총 말 T)를 얻을 수 하나는 카메라 위치에, 다른 하나는 그렇지 않습니다 (단위 깊이 또는 무한대 지점을 가장 잘 선택 함)를 선택하여 픽셀 좌표를 3D 광선으로 투영합니다. 광선이 정확히 교차한다고 기대할 수는 없지만, 두 광선이 가장 가까운 곳에 근거하여 최적의 위치를 ​​얻을 수 있습니다. 보다 일반적으로, 임의의 수의 광선의 교차점을 최소 제곱 문제 (이상적으로는 각 광선에서 예상되는 오차 조건)로 취급 할 수 있습니다.