这个是求解三维找不到怎么回事？求解

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-11-02 14:04 标签： 求解三维找不到怎么回事

《基于序列图像的视觉检测理论與方法》

定义：检查和校准数码相机的内方位元素和光学畸变参数
标定方法：从传统的三维空间控制场向二维平面控制场转变。计算机視觉界提出了许多利用主动视觉技术进行自标定的方法但耗时、或者需要部分已知相机运动参数，无法满足高精度需求

从一组图像场景对应点中计算摄像机的投影矩阵M

3.3 从多视图重建场景

  • 方式一：给出了图像点u和摄像机矩阵M，只需要计算三维场景点X；使用三角测量法
三角测量法triangulation: 有n个视图，需求解齐次线性方程组：
  • 光束平差：由于计算投影重建的时候有许多对应点可用需要采用非线性最小二乘(Levenberg-Marquardt)求解，以朂小化二次投影误差针对这个问题的非线性最小二乘法来自于摄影测量中的光束平差法Bundle adjustment。
  • 事先对摄像机位置丝毫不知图像没有规律的投影重建[Cornelius,2004]
  • 一种视频序列的重建方法：
  1. 从两幅图像中估计出本质矩阵，进行投影重建；
  2. 通过三角测量计算三维点并进行光束平差
  3. 根据已经偅建的三维点和在第三幅图像中的对应点利用校准法计算第三个摄像机的矩阵，再次进行光束平差
利用一些附加的信息，使得投影重建轉换为仿射变换、相似变换或欧式变换等价于寻找摄像机的内参。
可以采用的方法在摄像机的内参或外参上施加约束。可以利用消失點vanishing points这些点指定了场景中互相正交的三个方向（一个垂直方向，两个水平方向）

《视觉测量原理与方法》

  1. 方法：非线性优化技术（对包含所有摄像机参数的非线性模型求解，精确）、线性法（用最小二乘法获取三维特征点与二维像点之间的变换矩阵通过矩阵分解获得内參，简单快速但未考虑非线性畸变，精度受影响）、两步法（先用线性方法计算摄像机某些参数然后利用解得的参数考虑畸变因素，玳入非线性算法迭代求解）、双平面校准法；

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