单应性(同义词直射变换、射影变换和射影性等)(来自wiki)
单应性是几何中的一个概念。单应性是一个从实射影平面到射影平面的可逆变换,直线在该变换下仍映射为直线。具有相同意义的词还包括直射变换、射影变换和射影性等,[1] 不过“直射变换”也在更广义的范围内使用。
形式化地说,射影变换是一种在射影几何中使用的变换:它是一对透视投影的组合。它描述了当观察者视角改变时,被观察物体的感知位置会发生何种变化。射影变换并不保持大小和角度,但会保持重合关系和交比——两个在射影几何中很重要的性质。射影变换形成了一个群。[1]
对于更广义的射影空间——具有不同维度或不同的域——来说,“单应性”代表射影线性变换(由其相关的向量空间的线性变换导出的可逆变换),而“直射变换”(意为“把直线映射为直线”)更为广义,它既包含了单应性,也包含了自同构直射变换(由域自同构导出的直射变换),或者是这两者的组合。
目录
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- 1 计算机视觉中的应用
- 1.1 3D的平面到平面公式
- 2 数学定义
- 3 仿射单应性
- 4 参见
- 5 参考文献
- 6 外部链接
计算机视觉中的应用[编辑]
在计算机视觉领域中,空间中同一平面的任意两幅图像通过单应性关联在一起(假定是针孔相机)。比如,一个物体可以通过旋转相机镜头获取两张不同的照片(这两张照片的内容不一定要完全对应,部分对应即可),我们可以把单应性设为一个二维矩阵M,那么照片1乘以M就是照片2. 这有着很多实际应用,比如图像校正、图像对齐或两幅图像之间的相机运动计算(旋转和平移)等。一旦旋转和平移从所估计的单应性矩阵中提取出来,那么该信息将可被用来导航或是把3D物体模型插入到图像或视频中,使其可根据正确的透视来渲染,并且成为原始场景的一部分(请见增强现实)。
如果两幅图像之间的相机运动只有旋转而没有平移,那么这两幅图像通过单应性关联在一起(假定是针孔相机)。
3D的平面到平面公式[编辑]
我们有两个相机a和b,这两个相机都向某平面中的点看去。
把的投影从b中的
转换到a中的点
:
其中是
是旋转矩阵,通过该矩阵b关于a旋转;t是从a到b的平移向量;n和d分别是平面的法向量和到平面的距离。
Ka和Kb是相机的内参数矩阵。
此图显示相机b在距离d处看向平面。
提示:从上图中可知,是向量
到
的投影,且等于d。因此
。而且我们有
。
数学定义[编辑]
齐次坐标以矩阵乘的方式来表示射影变换,因为使用笛卡儿坐标的话,矩阵乘无法执行透视射影所必需的除法运算。换句话说,透视射影在笛卡儿坐标下不是线性变换。
给定:
则:
其中:
也即:
仿射单应性[编辑]
当要计算单应性的图像区域比较小,或者图像要求焦距较长时,仿射单应性是更合适的模型。仿射单应性是广义单应性中的一种,它的最后一行固定为
参见[编辑]
- 外极几何
- W曲线
参考文献[编辑]
- ^ 1.0 1.1 Richard Hartley and Andrew Zisserman. Multiple View Geometry in computer vision. Cambridge University Press. 2003: 32–33. ISBN 0-521-54051-8.
- O. Chum and T. Pajdla and P. Sturm. The Geometric Error for Homographies. Computer Vision and Image Understanding. 2005, 97 (1): 86–102.doi:10.1016/j.cviu.2004.03.004.
- Bill Goldman (2005) Transformations in Circle Geometry, course notes from University of Maryland.
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外部链接[编辑]
- M. Lourakis' homest is a GPL C/C++ library for robust, non-linear (based on the Levenberg-Marquardt algorithm) homography estimation from matched point pairs. homest can estimate fully projective and affine homographies with a variety of objective functions.
- OpenCV is a complete (open and free) computer vision software library that has many routines related to homography estimation (cvFindHomography) and re-projection (cvPerspectiveTransform). Download and documentation information is on the OpenCV Wiki.
- Computing the plane to plane homography
- How to compute a homography
- MATLAB Functions for Multiple View Geometry Matlab functions for calculating a homography and the fundamental matrix
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