7、2D与3D视觉形成技术解析

2D与3D视觉形成技术解析

1. 基础图像分析与处理

在图像分析中，我们会遇到一些特定的图像测试案例。例如，对于五边形测试图像，其具有自动匹配点，并且处于一种非标准的设置状态，此时基本矩阵 (F \neq F_C)，且极点不在图像空间内，但也并非在无穷远处。之后，对这些匹配点应用RANSAC程序，得到了如下的基本矩阵：
[
F =
\begin{bmatrix}
0 & 0 & 0 \
0 & 0 & 0.7071 \
0 & -0.7071 & 0
\end{bmatrix}
]
这正是我们所期望的标准立体设置下的基本矩阵形式。

在图像类型方面，所介绍的技术最初是针对单色图像进行测试的。虽然基于结构张量的角点检测器可以很容易地扩展到多通道图像领域，但实验表明，彩色图像尺寸的增加并不一定能提升相关处理的质量。因此，将彩色图像转换为单色版本似乎是更好的选择。

下面给出计算图中图像基本矩阵 (F) 的相关数据：
| 左侧点集 | 右侧点集 |
| — | — |
| (p_{l1} = [63\ 12\ 1]^T) | (p_{r1} = [66\ 12\ 1]^T) |
| (p_{l2} = [82\ 44\ 1]^T) | (p_{r2} = [81\ 44\ 1]^T) |
| (p_{l3} = [131\ 38\ 1]^T) | (p_{r3} = [130\ 38\ 1]^T) |
| (p_{l4} = [247\ 10\ 1]^T) | (p_{r4} = [244\ 8