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    空間二次曲線射影重建計(jì)算方法研究

    2010-01-01 01:44:18張政武
    圖學(xué)學(xué)報(bào) 2010年3期
    關(guān)鍵詞:二次曲面二次曲線錐面

    張政武

    (陜西理工學(xué)院機(jī)械工程學(xué)院,陜西 漢中 723003)

    計(jì)算機(jī)視覺(jué)的基本目的之一就是通過(guò)分析景物的一幅或多幅圖像來(lái)揭示景物的本質(zhì)特征。由于在投影過(guò)程中,三維景物的空間關(guān)系、物理性質(zhì)以及表面的物理特性在二維圖像中綜合為圖像點(diǎn)的灰度值,因此,在得到二維圖像的過(guò)程中丟失了景物的深度信息,正是由于要恢復(fù)這種丟失的深度信息便組成了計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的核心問(wèn)題——從景物圖像或序列圖像恢復(fù)三維景物的形狀、位置、運(yùn)動(dòng)等物理特征。

    將二次曲線作為一個(gè)重要的基本要素來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)三維場(chǎng)景的理解和識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究的一個(gè)重要的領(lǐng)域。近幾年來(lái),研究人員在這方面做了大量的工作,在圍繞著二次曲線計(jì)算方法的研究方面取得了不少的成績(jī)[1-6]。文獻(xiàn)[1]通過(guò)對(duì)多幅圖像中二次曲線上多個(gè)點(diǎn)的檢測(cè)來(lái)求解二次曲線;文獻(xiàn)[2]中通過(guò)對(duì)二次曲線上不同直線的檢測(cè)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)二次曲線的恢復(fù);文獻(xiàn)[3]利用幾何代數(shù)來(lái)表示二次曲線,通過(guò)求解兩個(gè)不同點(diǎn)上線束的對(duì)應(yīng)直線交點(diǎn)推導(dǎo)出二次曲線的幾何積的表達(dá)形式;文獻(xiàn)[4]、[5]是將一條二次曲線表示為P5射影空間中的一個(gè)點(diǎn)或者一個(gè)稱為二次曲線矢量的六維矢量,然后通過(guò)一個(gè)6×6的射影變換矩陣推導(dǎo)出了從一個(gè)給定的二次曲線基變換為點(diǎn)基的線性算法和兩幅圖像對(duì)應(yīng)的約束條件,實(shí)現(xiàn)了對(duì)物體的識(shí)別;文獻(xiàn)[6]提出一種二次曲線的整體表示法,即給出了空間二次曲線和平面二次曲線的坐標(biāo)表示法,該坐標(biāo)是由不全為零的9個(gè)數(shù)構(gòu)成的有序數(shù)組,建立了基于動(dòng)態(tài)灰度圖像和基于序列灰度圖像的二次曲線光流的概念。上述方法,總的來(lái)說(shuō)是利用點(diǎn)、直線坐標(biāo)或是利用矢量運(yùn)算來(lái)對(duì)二次曲線進(jìn)行檢測(cè)和識(shí)別,在實(shí)際情況中,由于圖像數(shù)據(jù)存在噪聲,通常需要利用迭代法以求解多元方程組的最優(yōu)解,這就存在迭代法不收斂或收斂到一個(gè)局部而非全局的最優(yōu)解的可能性。本文從實(shí)際計(jì)算的角度出發(fā),將一條二次曲線表示成一個(gè)空間錐面和一個(gè)平面的交線,利用兩個(gè)二次曲面的基曲線推導(dǎo)出二次曲線重建的對(duì)應(yīng)條件,在此基礎(chǔ)上,給出了空間二次曲線射影重建的計(jì)算方法,最后通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證表明該算法實(shí)用、可靠。

    1 空間二次曲線的射影重建

    1.1 空間二次曲線

    射影空間中點(diǎn)和平面互為對(duì)偶,因此平面二次曲線的空間對(duì)偶就是錐面,同時(shí)二次曲線是一 個(gè)秩為3的二次包絡(luò)[7]。設(shè)錐面為T0=x Qx (Q是 4× 4的對(duì)稱矩陣),空間平面為π = pTx =0, 當(dāng)用平面坐標(biāo)代替點(diǎn)坐標(biāo)時(shí),二次曲線的平面方程能夠表示成一個(gè)空間錐面和一個(gè)平面的交線

    其中 平面 u=( u1, u2, u3,u4)T是變平面。

    1.2 空間二次曲線的射影重建

    設(shè)雙目立體視覺(jué)中兩個(gè)攝像機(jī)的投影矩陣分別為P 和P′,射影重建是指確定這對(duì)射影矩陣P 和P′之間的射影變換,因此就要在射影空間中研究二次曲線重建的內(nèi)部特征。

    假設(shè)給定兩幅圖像中的一對(duì)對(duì)應(yīng)二次曲線

    對(duì)空間二次曲線進(jìn)行射影重建就是要尋找空間中的一條二次曲線,該二次曲線分別被投影為C 和C′。由上述分析知道,空間一條二次曲線能夠表示成一個(gè)空間錐面和一個(gè)平面的交線,因此對(duì)于空間二次曲面的射影重建問(wèn)題就是要根據(jù)該二次曲線的圖像來(lái)確定空間錐面和該平面的方程。

    定理1設(shè)攝像機(jī)的投影矩陣分別為P 、P′,則連接攝像機(jī)中心O、O′和圖像中對(duì)應(yīng)的 二次曲線C 和C′的錐面方程Q 和Q′分別是

    證 明將對(duì)應(yīng)于兩個(gè)攝像機(jī)的投影方程分別代入二次曲線的二次型方程便可得到式(2)。式(2)表示如果空間點(diǎn)x 的投影位于圖像二次曲線C (或C′)上,則x 滿足式(2),而且任何位于由O 和C 組成的錐面(或O′和C′組成的錐面)上的點(diǎn)的投影都位于C (或C′)上,因此 式(2)分別為Q 和Q′的錐面方程。

    考慮二次曲面束 Q + λQ ′=0,對(duì)于每一個(gè)λ 的值,方程 Q + λQ ′=0表示一個(gè)二次曲面,該曲面通過(guò)Q 和Q′所有的公共點(diǎn)。該曲面束中的所有二次曲面的公共點(diǎn)組成一條曲線,該曲線是Q 和Q′交線,并且這條曲線就是該曲面束的 基曲線。兩個(gè)二次曲面的基曲線一般是一條四次曲線。在本文中,重建約束就是限定這對(duì)對(duì)應(yīng)的錐面在空間的交線是一條二次曲線。

    由于空間的這條二次曲線是基曲線的一部分,因此束的基曲線就被分為兩部分,其中的一部分就是空間的這條二次曲線,同時(shí)另外一部分也是一條二次曲線。由于一對(duì)平面可以被看作秩為2 的退化的二次曲面,這對(duì)退化的二次曲面就組成了一對(duì)屬于二次曲面束中的一對(duì)平面。所以,從兩個(gè)圖像中重建空間二次曲線就等同于尋 找一個(gè)λ,使得λ 矩陣 C (λ ) = A+λB的秩為2,此時(shí), xTAx =0和 xTBx =0就是對(duì)應(yīng)于空間二 次曲線的錐面。

    1.3 射影重建的對(duì)應(yīng)條件

    命題1 對(duì)于一對(duì)對(duì)應(yīng)二次曲線存在兩個(gè)獨(dú)立的多項(xiàng)式條件。

    證 明一個(gè)4×4 的對(duì)稱矩陣有10-1=9個(gè)自由度,這樣一個(gè)矩陣束就有9-1=8 個(gè)自由度;同時(shí),一個(gè)秩為2 的4 階對(duì)稱矩陣有6 個(gè)自由度,于是對(duì)于一對(duì)對(duì)應(yīng)二次曲線就有8-6=2個(gè)獨(dú)立條件。

    現(xiàn)在推導(dǎo)這兩個(gè)多項(xiàng)式條件。

    考慮λ 矩陣 C (λ ) = A+λB的特征多項(xiàng)式

    由于 ( )λC 是一個(gè)4×4 的是對(duì)稱矩陣,要使 得它的秩為2,必須有兩個(gè)不同的非零特征值和兩個(gè)零特征值,因此對(duì)應(yīng)條件應(yīng)滿足

    根據(jù)定義, a4( λ )是 C (λ )的行列式,這樣a4( λ )就是矩陣束 A + λB的特征多項(xiàng)式,并且

    一般情況下, a4( λ )= 0有四個(gè)根,每一個(gè) 根是束中的一個(gè)特征值,并且對(duì)應(yīng)于束中一個(gè)矩陣,其中兩個(gè)特征值分別是 0=λ 和 ∞=λ ,它們分別對(duì)應(yīng)于矩陣A 和B,其余兩個(gè)特征值是下面二次方程的兩個(gè)根。

    為了在束中有一個(gè)秩為2 的矩陣,則必須至少有一個(gè)二重特征值,因此式(5)必須有兩個(gè)相等的根,即

    這就是第一個(gè)對(duì)應(yīng)條件。

    當(dāng) a4(λ )= 0的條件被確定之后,下面推導(dǎo)a3( λ )= 0的對(duì)應(yīng)條件, a3( λ )是λ 的一個(gè)三次多項(xiàng)式,它可以寫(xiě)為

    其中ij 是由矩陣A、B 個(gè)元素組成的多項(xiàng)式。

    第二個(gè)對(duì)應(yīng)條件通過(guò)將 a3( λ )、a4(λ )兩個(gè) 方程聯(lián)立起來(lái)求解λ,再利用 0=Δ 則很容易得到下面的第二個(gè)對(duì)應(yīng)條件

    因此,一對(duì)對(duì)應(yīng)二次曲線的兩個(gè)多項(xiàng)式的對(duì)應(yīng)條件分別是式(6)和式(7)。

    1.4 射影重建的計(jì)算方法

    1.4.1 退化的二次曲面

    因?yàn)榉匠蹋?)有兩個(gè)相等的根,所以兩個(gè)相等的特征值可直接求得,其中

    而退化的二次曲面的矩陣 BAC λ+= 。

    1.4.2 求解平面對(duì)

    利用式(7)將矩陣 ( )λC 的特征多項(xiàng)式(3),可以化簡(jiǎn)為

    其中兩個(gè)非零特征值1μ 和2μ 是下面二次方程的根

    因?yàn)镃 是一個(gè)實(shí)對(duì)稱矩陣,因此存在一個(gè)變換矩陣T ,可以將矩陣C 轉(zhuǎn)化成一個(gè)對(duì)角矩陣

    相應(yīng)地將 x = Tx′代入 x′Tdiag ( μ1, μ2,0,0) x′ =0 中,二次曲面 xTCx =0變換為

    顯然,為了得到實(shí)平面,必須使

    設(shè) 21,vv 分別是矩陣C 的特征值 21,μμ 對(duì)應(yīng)的特征向量,則平面對(duì)≡x = 0, i =1,2在原始坐標(biāo)系下的方程為

    1.4.3 計(jì)算步驟

    (1) 選擇對(duì)應(yīng)的二次曲線對(duì)

    第一步 對(duì)于每一對(duì)二次曲線 iC 和 jC′,組成 錐 面 A = PTCiP 和 B = P ′TCiP ′,計(jì) 算I2, I3,I4和 Δi,j;

    第二步 在兩幅圖像所有可能的二次曲線 對(duì)中選擇 ji,Δ 絕對(duì)值最小的像對(duì)作為可能對(duì)應(yīng)的 二次曲線對(duì);

    (2) 射影重建

    2 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

    在本文實(shí)驗(yàn)中,使用雙目成像獲得杯子和盤(pán)子的兩幅圖像,如圖1 所示。

    實(shí)驗(yàn)中的物體共有三條二次曲線,分別是杯子的杯口圓、盤(pán)子的外圓和內(nèi)圓。首先對(duì)原始圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)和二次曲線的匹配,匹配后的二次曲線見(jiàn)圖2。

    圖1 實(shí)驗(yàn)中的原始圖像

    圖2 圖像中的三條二次曲線的匹配

    對(duì)于兩幅圖像中的每一對(duì)二次曲線計(jì)算Δ,計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表1。

    表1 計(jì)算兩幅圖像中的每一對(duì)二次曲線Δ

    空間二次曲線重建結(jié)果見(jiàn)表2。

    表2 空間二次曲線的重建

    利用本文中的計(jì)算方法求出了空間二次曲線所在的平面對(duì),而實(shí)際杯口圓、盤(pán)子內(nèi)圓、盤(pán)子外圓所在的平面是計(jì)算結(jié)果中平面對(duì)中的第一個(gè)平面,具體判斷還要利用其它條件,在此不再深入討論。

    通過(guò)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析可知,杯口圓和盤(pán)子外圓高度差是4.97cm,盤(pán)子外圓與內(nèi)圓的高度差是0.787cm;實(shí)際通過(guò)測(cè)量,杯口圓、盤(pán)子外圓、盤(pán)子內(nèi)圓距地面的高度分別是8.5cm、3.0cm、2.3cm,也就是說(shuō)杯口圓和盤(pán)子外圓實(shí)際高度差是5cm,盤(pán)子外圓與內(nèi)圓的實(shí)際高度差是0.7cm,所以計(jì)算結(jié)果和實(shí)際相符。

    3 結(jié) 論

    [1] Luong Q T, Faugeras O D. Self-calibration of a moving camera from point correspondences and fundamental matrices [J]. International Journal of Computer Vision, 1997, 22(3): 261-289.

    [2] Cordelia Schmid, Andrew Zisserman. The geometry and matching of lines and curves over multiple views [J]. International Journal of Computer Vision, 2000, 40(3): 199-233.

    [3] Lasenby J, Fitzgerald W J, Lasenby A N, et al. New geometric methods for computer vision: an application to structure and motion estimation [J]. International Journal of Computer Vision, 1998, 26(3): 191-213.

    [4] Carsten Rother, Stefan Carlsson. Linear multi view reconstruction and camera recovery using a reference plane [J]. International Journal of Computer Vision, 2002, 49(2/3): 117-141.

    [5] Yi Ma. A differential geometric approach to multiple view geometry in spaces of constant curvature [J]. International Journal of Computer Vision, 2004, 58(1): 37-53.

    [6] 儲(chǔ) 珺, 高滿屯, 陳 震. 從序列圖像計(jì)算二次曲線的光流[J]. 工程圖學(xué)學(xué)報(bào), 2002, 23(2): 82-88.

    [7] 鐘 集, 唐素蘭, 葉木秀. 高等幾何[M]. 武漢: 武漢大學(xué)出版社, 2005. 167-179.

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