36、自动相机定位、重建、分割与乳腺微钙化增强技术

自动相机定位、重建、分割与乳腺微钙化增强技术

自动相机定位与重建

在相机相关的处理中，涉及到多个关键步骤，包括计算第一极点、重新估计单应性矩阵、计算方向、进行平移和重建以及分割等。

1. 计算第一极点

   • 极点对于所有单应性矩阵是共有的。通过定义(\gamma \equiv s_{ref,j} \cdot x)，可以得到(H_{ref}^{-1}x’ \sim x + \gamma e)，进一步重写为(-[p] {\times}x = \gamma[p] {\times}e)。
   • 设(A_{i}^{j} = s_{ref,j} \cdot x_{i,j}[H_{ref}^{-1}x_{i,j}’] {\times})为一个(3 \times 3)矩阵，(b {i}^{j} = -[H_{ref}^{-1}x_{i,j}’] {\times}x {i,j})为一个三维列向量。由此得到线性系统(\begin{pmatrix} A_{1}^{1} \ \vdots \ A_{n_m}^{m} \end{pmatrix}e = \begin{pmatrix} b_{1}^{1} \ \vdots \ b_{n_m}^{m} \end{pmatrix})，其中(m)是平面表面的总数，(n_j)是第(j)个支持集的元素总数。

2. 重新估计单应性矩阵

   • 参考平面的关联支持与(H_{ref})直接相关。