Bundle Adjustment - 基于feature的3D场景重建算法
2014-07-23 11:14
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给出从不同视角拍摄的,描述同一个场景的一系列图片,bundleadjustment可以根据所有点在图像中的投影作为标准,同时提炼出描述场景结构的3D点坐标、相对运动参数和相机的光学参数。
通常在每个基于feature的3D场景重建算法中都要用到BundleAdjustment,它是基于3D结构和视角参数(即相机位置,朝向,固有标定和径向畸变)的优化问题,在假定所获得的图像特征中有一些noise的基础上获得最佳重构效果:如果图像featureerror服从标准高斯分布,那么BundleAdjustment就基于最大似然估计。BundleAdjustment的名字由来于每个3D特征和相机光学中心“发射”出的光束,而这些光束可以根据结构和视角参数进行最佳调节。BundleAdjustment诞生于1950年的摄影学中,之后迅速的被ComputerVision应用。
径向畸变(radial distortion)
BundleAdjustment可以将所观测的图像位置和预测的图像位置点进行最小error的映射(匹配),由很多非线性函数的平方和表示(error)。因此,最小化error由非线性最小二乘法实现,Levenberg-Marquardt由其简单实现性和阻尼策略(这样就能使其从初始假设值很快converge到稳定状态)成为最好的方法。通过迭代observedimage和predicted
image之间的最小距离,L-M方法在线性系统中通过正态方程解决了该问题。
用下式表示BundleAdjustment的工作过程:
其中假设:
n个3D点在m个view(拍摄场景)中,
向量Xij:imgj上的第i个点projection(坐标)
值vij:如果点i在imgj上有映射,则vij=1;
elsevij=0;
每个imgj由向量aj参数化
每个3D点由bi参数化
Q(ai,bj):点i在imgj上的predictedprojection
d(x,y):向量x,y的欧式距离
可见,BundleAdjustment可以容忍特征点的丢失。
通常在每个基于feature的3D场景重建算法中都要用到BundleAdjustment,它是基于3D结构和视角参数(即相机位置,朝向,固有标定和径向畸变)的优化问题,在假定所获得的图像特征中有一些noise的基础上获得最佳重构效果:如果图像featureerror服从标准高斯分布,那么BundleAdjustment就基于最大似然估计。BundleAdjustment的名字由来于每个3D特征和相机光学中心“发射”出的光束,而这些光束可以根据结构和视角参数进行最佳调节。BundleAdjustment诞生于1950年的摄影学中,之后迅速的被ComputerVision应用。
径向畸变(radial distortion)
BundleAdjustment可以将所观测的图像位置和预测的图像位置点进行最小error的映射(匹配),由很多非线性函数的平方和表示(error)。因此,最小化error由非线性最小二乘法实现,Levenberg-Marquardt由其简单实现性和阻尼策略(这样就能使其从初始假设值很快converge到稳定状态)成为最好的方法。通过迭代observedimage和predicted
image之间的最小距离,L-M方法在线性系统中通过正态方程解决了该问题。
用下式表示BundleAdjustment的工作过程:
其中假设:
n个3D点在m个view(拍摄场景)中,
向量Xij:imgj上的第i个点projection(坐标)
值vij:如果点i在imgj上有映射,则vij=1;
elsevij=0;
每个imgj由向量aj参数化
每个3D点由bi参数化
Q(ai,bj):点i在imgj上的predictedprojection
d(x,y):向量x,y的欧式距离
可见,BundleAdjustment可以容忍特征点的丢失。
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