У комп'ютерному зорі трифокальний тензор (також тритензор ) - це масив чисел 3 × 3 × 3 (тобто тензор ), який включає всі проективні геометричні співвідношення між трьома камерами. Він пов'язує координати відповідних точок та ліній на зображеннях, отриманих трьома камерами, незалежно від структури сцени в залежності лише від відносного руху між трьома камерами та їх внутрішніх параметрів калібрування. Отже, трифокальний тензор можна розглядати як узагальнення фундаментальної матриці на випадок трьох камер. Незважаючи на те, що тензор складається з 27 елементів, лише 18 з них незалежні.
Знаходить застосування і так званий калібрований трифокальний тензор, який пов'язує координати точок і ліній трьох зображень, враховуючи їх внутрішні параметри, і визначає відносну позицію камер із точністю до глобального масштабу. Містить 11 незалежних елементів або ступенів свободи.
Кореляційні зрізи
Тензор також можна розглядати як сукупність трьох матриць 3 × 3 рангу 2 відомих як його кореляційні зрізи . Припускаючи, що матриці проєкції трьох камер є , і , кореляційні зрізи відповідного тензору можна виразити в замкнутому вигляді як , де - відповідно i- й стовпці матриць камери. На практиці, однак, тензор оцінюється на основі відповідних точок та ліній на трьох зображеннях.
Трилінійні обмеження
Однією з найважливіших властивостей трифокального тензора є те, що він встановлює залежності між лініями та точками на трьох зображеннях. Більш конкретно, для триплетів відповідних точок та будь-яких відповідних ліній виконуються такі трилінійні обмеження :
де позначає кососиметричну (матрицю векторного добутку) .
Перенесення точок, ліній та конічних перетинів
Маючи трифокальний тензор трьох камер і пару відповідних точок на двох зображеннях можна визначити місце розташування точки на третьому зображенні без будь-якої додаткової інформації. Це називається перенесенням точок, подібні залежності мають місце для ліній і конічних перетинів.
Оцінка
Не калібрований
У класичному випадоку шести точкових відповідностей можна отримати три розв'язки.
Випадок оцінки трифокального тензора з дев'яти відповідностей для ліній було вирішенено лише нещодавно.
Калібрований
Оцінка каліброваного трифокального тензору вимагає чотирьох точкових відповідностей.
Нещодавно було розв'язано випадок знаходження трифоракльного тензора лише з трьох точкових відповідностей, де точки віднесені до дотичних напрямків або прямих ліній. Ця ж техніка дозволяє розв'язати змішаний випадок трьох точкових відповідності та однієї відповідності для лінії.
Реалізації
- Matlab реалізація некаліброваної оцінки трифокального тензора та порівняння із парами фундаментальних матриць.
- Реалізація каліброваної оцінки трифокального тензора на C ++ за допомогою оптимізованого коду гомотопії. На даний момент включає випадки трьох відповідних точок з лініями в цих точках, а також для трьох точкових відповідностей та однієї відповідності для лінії.
Посилання
- Martyushev, E. V. (2017). On Some Properties of Calibrated Trifocal Tensors. Journal of Mathematical Imaging and Vision. 58 (2): 321—332. arXiv:1601.01467. doi:10.1007/s10851-017-0712-x.
- Richard Hartley and Andrew Zisserman (2003). Online Chapter: Trifocal Tensor. Multiple View Geometry in computer vision. Cambridge University Press. ISBN .
- Heyden, A. (1995). Reconstruction from Image Sequences by means of Relative Depths. Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision. с. 1058—1063. doi:10.1109/ICCV.1995.466817. ISBN .
- Larsson, Viktor; Astrom, Kalle; Oskarsson, Magnus (2017). Efficient Solvers for Minimal Problems by Syzygy-Based Reduction. 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). с. 2383—2392. doi:10.1109/CVPR.2017.256. ISBN .
- Nister, David; Schaffalitzky, Frederik (2006). Four Points in Two or Three Calibrated Views: Theory and Practice. International Journal of Computer Vision. 67 (2): 211—231. doi:10.1007/s11263-005-4265-x.
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
U komp yuternomu zori trifokalnij tenzor takozh tritenzor ce masiv chisel 3 3 3 tobto tenzor yakij vklyuchaye vsi proektivni geometrichni spivvidnoshennya mizh troma kamerami Vin pov yazuye koordinati vidpovidnih tochok ta linij na zobrazhennyah otrimanih troma kamerami nezalezhno vid strukturi sceni v zalezhnosti lishe vid vidnosnogo ruhu mizh troma kamerami ta yih vnutrishnih parametriv kalibruvannya Otzhe trifokalnij tenzor mozhna rozglyadati yak uzagalnennya fundamentalnoyi matrici na vipadok troh kamer Nezvazhayuchi na te sho tenzor skladayetsya z 27 elementiv lishe 18 z nih nezalezhni Znahodit zastosuvannya i tak zvanij kalibrovanij trifokalnij tenzor yakij pov yazuye koordinati tochok i linij troh zobrazhen vrahovuyuchi yih vnutrishni parametri i viznachaye vidnosnu poziciyu kamer iz tochnistyu do globalnogo masshtabu Mistit 11 nezalezhnih elementiv abo stupeniv svobodi Korelyacijni zriziTenzor takozh mozhna rozglyadati yak sukupnist troh matric 3 3 rangu 2 T1 T2 T3 displaystyle mathbf T 1 mathbf T 2 mathbf T 3 vidomih yak jogo korelyacijni zrizi Pripuskayuchi sho matrici proyekciyi troh kamer ye P I 0 displaystyle mathbf P mathbf I mathbf 0 P A a4 displaystyle mathbf P mathbf A mathbf a 4 i P B b4 displaystyle mathbf P mathbf B mathbf b 4 korelyacijni zrizi vidpovidnogo tenzoru mozhna viraziti v zamknutomu viglyadi yak Ti aib4t a4bit i 1 3 displaystyle mathbf T i mathbf a i mathbf b 4 t mathbf a 4 mathbf b i t i 1 ldots 3 de ai bi displaystyle mathbf a i mathbf b i vidpovidno i j stovpci matric kameri Na praktici odnak tenzor ocinyuyetsya na osnovi vidpovidnih tochok ta linij na troh zobrazhennyah Trilinijni obmezhennyaOdniyeyu z najvazhlivishih vlastivostej trifokalnogo tenzora ye te sho vin vstanovlyuye zalezhnosti mizh liniyami ta tochkami na troh zobrazhennyah Bilsh konkretno dlya tripletiv vidpovidnih tochok x x x displaystyle mathbf x leftrightarrow mathbf x leftrightarrow mathbf x ta bud yakih vidpovidnih linij l l l displaystyle mathbf l leftrightarrow mathbf l leftrightarrow mathbf l vikonuyutsya taki trilinijni obmezhennya l t T1 T2 T3 l l 0t displaystyle mathbf l t left mathbf T 1 mathbf T 2 mathbf T 3 right mathbf l mathbf l times mathbf 0 t l t ixiTi l 0 displaystyle mathbf l t left sum i x i mathbf T i right mathbf l 0 l t ixiTi x 0t displaystyle mathbf l t left sum i x i mathbf T i right mathbf x times mathbf 0 t x ixiTi l 0 displaystyle mathbf x times left sum i x i mathbf T i right mathbf l mathbf 0 x ixiTi x 03 3 displaystyle mathbf x times left sum i x i mathbf T i right mathbf x times mathbf 0 3 times 3 de displaystyle cdot times poznachaye kososimetrichnu matricyu vektornogo dobutku Perenesennya tochok linij ta konichnih peretinivMayuchi trifokalnij tenzor troh kamer i paru vidpovidnih tochok na dvoh zobrazhennyah mozhna viznachiti misce roztashuvannya tochki na tretomu zobrazhenni bez bud yakoyi dodatkovoyi informaciyi Ce nazivayetsya perenesennyam tochok podibni zalezhnosti mayut misce dlya linij i konichnih peretiniv OcinkaNe kalibrovanij U klasichnomu vipadoku shesti tochkovih vidpovidnostej mozhna otrimati tri rozv yazki Vipadok ocinki trifokalnogo tenzora z dev yati vidpovidnostej dlya linij bulo virisheneno lishe neshodavno Kalibrovanij Ocinka kalibrovanogo trifokalnogo tenzoru vimagaye chotiroh tochkovih vidpovidnostej Neshodavno bulo rozv yazano vipadok znahodzhennya triforaklnogo tenzora lishe z troh tochkovih vidpovidnostej de tochki vidneseni do dotichnih napryamkiv abo pryamih linij Cya zh tehnika dozvolyaye rozv yazati zmishanij vipadok troh tochkovih vidpovidnosti ta odniyeyi vidpovidnosti dlya liniyi Realizaciyi Matlab realizaciya nekalibrovanoyi ocinki trifokalnogo tenzora ta porivnyannya iz parami fundamentalnih matric Realizaciya kalibrovanoyi ocinki trifokalnogo tenzora na C za dopomogoyu optimizovanogo kodu gomotopiyi Na danij moment vklyuchaye vipadki troh vidpovidnih tochok z liniyami v cih tochkah a takozh dlya troh tochkovih vidpovidnostej ta odniyeyi vidpovidnosti dlya liniyi Posilannya Martyushev E V 2017 On Some Properties of Calibrated Trifocal Tensors Journal of Mathematical Imaging and Vision 58 2 321 332 arXiv 1601 01467 doi 10 1007 s10851 017 0712 x Richard Hartley and Andrew Zisserman 2003 Online Chapter Trifocal Tensor Multiple View Geometry in computer vision Cambridge University Press ISBN 978 0 521 54051 3 Heyden A 1995 Reconstruction from Image Sequences by means of Relative Depths Proceedings of IEEE International Conference on Computer Vision s 1058 1063 doi 10 1109 ICCV 1995 466817 ISBN 0 8186 7042 8 Larsson Viktor Astrom Kalle Oskarsson Magnus 2017 Efficient Solvers for Minimal Problems by Syzygy Based Reduction 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition CVPR s 2383 2392 doi 10 1109 CVPR 2017 256 ISBN 978 1 5386 0457 1 Nister David Schaffalitzky Frederik 2006 Four Points in Two or Three Calibrated Views Theory and Practice International Journal of Computer Vision 67 2 211 231 doi 10 1007 s11263 005 4265 x