透视投影变换矩阵推导学习笔记

这篇博客记录了透视投影变换矩阵的学习过程,从基本原理出发,详细介绍了如何通过线性代数推导出变换矩阵。内容涉及相似三角形原理、规则观察体(CVV)的构建以及透视除法的重要性,旨在帮助读者理解计算机图形学中的投影矩阵计算。

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最近在研究透视投影,Twinsen大神的神贴有非常详细的推导过程(传送门),这里做一下学习笔记。

首先是两点基础的原理:

1.P经过矩阵M变换后得到P’点,如果知道P(x,y,z)和变换后的P’(x’,y’,z’),只要P’点的各个分量x’,y’,z’可以表示成原分量x,y,z的线性表示,那么就可以反推出变换矩阵M。如P(x,y,z),变换后的P’(2x+3y,7z,x+2y+3z),则可以推导出变换矩阵为:

2.为了方便裁剪,顶点最终会被变换到一个叫做规则观察体(CVV)中,它是一个x,y,z均为[-1,1]的立方体,由于透视投影的视景体是锥形,所以要将视景体与CVV进行映射,就需要一个线性插值的过程,将[left,right]变换到[-1,1],将[bottom,top]变换到[-1,1],将[near,far]变换到[-1,1],如图:

下面简单的写下推导的主要步骤。

图中P(x,y,z),投影平面为近平面,投影点P’(x’,y’,z’),那么根据相似三角形有x/z=x’/z’,其中z’=-N,所以可以求得x’=-Nx/z,同理得y’=-Ny/z,所以P’(-Nx/z,-Ny/z,-N)

透视投影变换矩阵推导过程如下: 假设有一个三维点 $(X,Y,Z)$,它在相机坐标系中的坐标为 $(X_c,Y_c,Z_c)$。相机坐标系的原点为相机位置,$Z_c$ 轴指向相机朝向的反方向,$X_c$ 和 $Y_c$ 轴分别与相机的右方向和下方向对齐。 为了把相机坐标系中的点映射到图像平面上,我们需要进行透视投影变换。首先,我们将相机坐标系中的点转换为齐次坐标 $(X_c,Y_c,Z_c,1)$。然后,我们将它乘以一个投影矩阵 $P$,得到一个新的齐次坐标 $(u,v,w,1)$: $$ \begin{bmatrix} u \\ v \\ w \\ 1 \\ \end{bmatrix} = P \cdot \begin{bmatrix} X_c \\ Y_c \\ Z_c \\ 1 \\ \end{bmatrix} $$ 其中,$u$ 和 $v$ 分别表示图像平面上的坐标,$w$ 用来进行透视除法,保证 $u$ 和 $v$ 的值在图像平面上。 投影矩阵 $P$ 可以分解为相机内参矩阵 $K$ 和相机外参矩阵 $[R|t]$ 的乘积: $$ P = K [R|t] $$ 其中,$K$ 是一个 $3 \times 3$ 的矩阵,包含了相机的内部参数,如焦距、主点等。$[R|t]$ 是一个 $3 \times 4$ 的矩阵,包含了相机的外部参数,如相机的旋转和平移。 为了推导 $P$ 的具体形式,我们可以先考虑一个简单的情况:相机坐标系的原点与图像平面重合,且相机的朝向与图像平面平行。这种情况下,投影矩阵可以表示为: $$ P = \begin{bmatrix} f & 0 & 0 & 0 \\ 0 & f & 0 & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ 0 & 0 & 0 & 1 \\ \end{bmatrix} $$ 其中,$f$ 是焦距,表示相机到图像平面的距离。 当相机坐标系的原点和图像平面不重合时,我们可以使用相机外参矩阵 $[R|t]$ 来把相机坐标系的原点变换到图像平面上。具体来说,我们可以将相机坐标系的原点变换为 $(X_c',Y_c',Z_c')$,其中 $(X_c',Y_c',0)$ 是图像平面上的点。这个变换可以表示为: $$ \begin{bmatrix} X_c' \\ Y_c' \\ Z_c' \\ 1 \\ \end{bmatrix} = [R|t] \cdot \begin{bmatrix} 0 \\ 0 \\ 0 \\ 1 \\ \end{bmatrix} $$ 然后,我们可以把 $(X,Y,Z)$ 变换为 $(X',Y',Z')$,其中 $(X',Y')$ 是图像平面上的坐标。这个变换可以表示为: $$ \begin{bmatrix} X' \\ Y' \\ Z' \\ 1 \\ \end{bmatrix} = [R|t] \cdot \begin{bmatrix} X \\ Y \\ Z \\ 1 \\ \end{bmatrix} $$ 最后,我们可以将 $(X',Y',Z')$ 投影到图像平面上,得到一个新的齐次坐标 $(u,v,w,1)$。这个投影可以表示为: $$ \begin{bmatrix} u \\ v \\ w \\ 1 \\ \end{bmatrix} = K \cdot \begin{bmatrix} X'/Z' \\ Y'/Z' \\ 1 \\ \end{bmatrix} $$ 将以上三个变换组合起来,我们可以得到透视投影变换矩阵的形式: $$ P = K [R|t] = \begin{bmatrix} f_x & 0 & c_x & 0 \\ 0 & f_y & c_y & 0 \\ 0 & 0 & 1 & 0 \\ \end{bmatrix} \begin{bmatrix} r_{11} & r_{12} & r_{13} & t_1 \\ r_{21} & r_{22} & r_{23} & t_2 \\ r_{31} & r_{32} & r_{33} & t_3 \\ \end{bmatrix} $$ 其中,$f_x$ 和 $f_y$ 是 $K$ 矩阵的对角线元素,分别表示 $x$ 和 $y$ 方向上的焦距;$c_x$ 和 $c_y$ 是 $K$ 矩阵的中心点,表示图像平面上的主点;$r_{ij}$ 和 $t_i$ 是 $[R|t]$ 矩阵的元素,表示相机的旋转和平移。
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