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MATLAB でキャリブレーションされていない一連の写真から 3D 再構築を試みています。SIFT を使用して、画像間の特徴点と一致を検出します。最初に射影再構成を行い、次に自動キャリブレーションを使用してこれをメトリックに更新したいと考えています。

基本行列、カメラ行列、三角測量を計算して、2 つの画像から 3D ポイントを推定する方法を知っています。ここで、a、b、c の 3 つの画像があるとします。画像 a と b のカメラ行列と 3D ポイントを計算します。次に、画像 c を追加して構造を更新します。画像 c の 2D ポイントと一致する既知の 3D ポイント (a と b から計算) を使用してカメラ行列を推定します。

ここに画像の説明を入力

ただし、b と c の間の 3D ポイントを再構築すると、a と b の既存の 3D ポイントと加算されません。これは、ポイントの正しい深さの推定値がわからないためだと思います (上記の式の sで示されています)。

Sturm と Triggsの因数分解法を使用して、深さを推定し、構造と動きを見つけることができます。ただし、これを行うには、すべてのビューですべてのポイントを表示する必要がありますが、これは私の画像には当てはまりません。すべてのビューで表示されないポイントの深さを推定するにはどうすればよいですか?

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これは Matlab に関する質問ではありません。アルゴリズムについてです。

画像内のポイントの観測が表示されない場合、画像内の 3D ポイントの位置を推定することは数学的に不可能です。

欠損データを処理するための因数分解の拡張機能があります。ただし、この分野は、ゴールド スタンダードとしてのバンドル調整に収束したようです。

あなたが望むものを達成する方法に関する優れたチュートリアルは、ここにあります。これは、実用的なアプリケーションに関する数年間の研究の集大成です. 射影再構成からメトリックのアップグレードまで。

于 2014-10-24T05:00:49.987 に答える