对极几何(Epipolar )
先思考一个问题:用两个相机在不同的位置拍摄同一物体,如果两张照片中的景物有重叠的部分,我们有理由相信,这两张照片之间存在一定的对应关系,本节的任务就是如何描述它们之间的对应关系,描述工具是对极几何 ,它是研究立体视觉的重要数学方法。
要寻找两幅图像之间的对应关系,最直接的方法就是逐点匹配,如果加以一定的约束条件对极约束(epipolar constraint),搜索的范围可以大大减小。
更一般的立体成像关系:两个相机的坐标无任何约束关系,相机的内部参数可能不同,甚至是未知的。要刻画这种情况下的两幅图像之间的对应关系,需要引入两个重要的概念——对极矩阵(Epipolar Matrix)和基本矩阵(Fundamental Matrix)。
极点:极点el:右相机坐标原点在左像平面上的像;极点er:左相机坐标原点在右像平面上的像
有点烦人,先转移一下话题:What would Pinhead’s eye look like close up?
再回到对极几何图上来,通过上面几幅图示,利用对极几何的约束关系,我们可以:
3. 找到极平面Ol pl el与右像平面的交线,即得极线pr er;
通过进一步的改写,可以得到左像点和右像点之间约束关系(非常简单、漂亮)
显然,左像点pl和右像点pr是通过矩阵E=RS来约束的,我们称矩阵E为本质矩阵(Essential Matrix),它的基本性质有:
• depends only on the EXTRINSIC Parameters (R & T)(仅依赖于外部参数R和T)