矩阵的一个重要作用是将空间中的点变换到另一个空间中。这个作用在国内的《线性代数》教学中基本没有介绍。要能形像地理解这一作用，比较直观的方法就是图像变换，图像变换的方法很多，单应性变换是其中一种方法，单应性变换会涉及到单应性矩阵。单应性变换的目标是通过给定的几个点(通常是4对点)来得到单应性矩阵。下面单应性矩阵的推导过程。

$$

H= \begin{bmatrix}

h_{11} & h_{12} & h_{13} \\

h_{21} & h_{22} & h_{23} \\

h_{31} & h_{32} & h_{33}

\end{bmatrix}

$$

矩阵$H$会将一幅图像上的一个点的坐标$a=(x,y,1)$映射成另一幅图像上的点的坐标$b=(x_1,y_1,1)$，也就是说，我们已知$a$和$b$，它们是在同一平面上。 则有下面的公式：

\begin{equation}

b=Ha^T

\end{equation}

即：

\begin{equation}

\left\{

\begin{aligned}

x_1=h_{11}x + h_{12}y + h_{13}\\

y_1=h_{21}x + h_{22}y + h_{23}\\

1=h_{31}x + h_{32}y + h_{33} \\

\end{aligned}

\right.

\end{equation}

由上面这个公式中的$1=h_{31}x + h_{32}y + h_{33}$可得到下面两个等式

\begin{equation}

\left\{

\begin{aligned}

x_1=\frac{x_1}{1}=\frac{h_{11}x + h_{12}y + h_{13}}{h_{31}x + h_{32}y + h_{33}}\\

y_1=\frac{y_1}{1}=\frac{h_{21}x + h_{22}y + h_{23}}{h_{31}x + h_{32}y + h_{33}}\\

\end{aligned}

\right.

\end{equation}

\begin{equation*}

\Rightarrow

\end{equation*}

\begin{equation}

\left\{

\begin{aligned}

h_{11}x+h_{12}y+h_{13}=h31xx_1+h_{32}yx_1+h_{33}x_1\\

h_{21}x + h_{22}y + h_{23}=h31xy_1+h_{32}yy_1+h_{33}y_1\\

\end{aligned}

\right.

\end{equation}

\begin{equation*}

\Rightarrow

\end{equation*}

\begin{equation}

\label{eq1}

\left\{

\begin{aligned}

0=h31xx_1+h_{32}yx_1+h_{33}x_1-(h_{11}x+h_{12}y+h_{13})\\

0=h31xy_1+h_{32}yy_1+h_{33}y_1-( h_{21}x + h_{22}y + h_{23})\\

\end{aligned}

\right.

\end{equation}

对于方程$\eqref{eq1}$ ，可写成一个矩阵与一个向量相乘，即：

\begin{equation}

\label{eq2}

\begin{bmatrix}

-x & -y &-1&0&0&0&xx_1&yx_1&x_1 \\

0&0&0& -x & -y &-1&xy_1&yy_1&y_1 \\

\end{bmatrix} h=0

\end{equation}

其中，$h=[h_{11} , h_{12} , h_{13} , h_{21} , h_{22} , h_{23} , h_{31} , h_{32} , h_{33}]^T$，是一个9维的列向量。若令:

\begin{equation}

A=\begin{bmatrix}

-x & -y &-1&0&0&0&xx_1&yx_1&x_1 \\

0&0&0& -x & -y &-1&xy_1&yy_1&y_1 \\

\end{bmatrix}

\end{equation}

则$\eqref{eq2}$可以记为

\begin{equation}

Ah=0

\end{equation}

这里的$A\in R^{2\times 9}$。这只是1对点所得到的矩阵$A$，若有4对点，则得到的矩阵$A\in R^{8\times 9}$。如何求解向量$h$呢？方法很简单，真接对$A$进行SVD分解，即

\begin{equation}

U*\Sigma*V^T

\end{equation}

然后取$V$的最后一列出来作为求解$h$。因为矩阵$A$是行满秩，即只有一个自由度。

具体实现时，先要得到两幅图，然后在两幅图之间找到4对点的坐标，由此得到矩阵$A$，然后在matlab中可以这样实现:

[U,S,V]=svd(A);

h=V(:,9);

H= reshape(h,3,3);

由单应性矩阵可以得到仿射变换，还可以在单应性矩阵上做图像拼接。

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