摄像机矩阵 P P P的计算
代数误差
假定 3 D 3D 3D点 X i X_i Xi和 2 D 2D 2D图像点 x i x_i xi之间的对应关系已经给定,与 x i = H x i ′ x_i=Hx_i^\prime xi=Hxi′类似,由 x i = P X i x_i = P X_i xi=PXi可以推导出一个 2 n × 12 2n \times 12 2n×12的矩阵 A A A,投影矩阵通过 A p = 0 A\pmb p = 0 Ap=0算出,其中 p \pmb p p是矩阵 P P P的元素组成的向量。在面对超定解的时候,在某种归一化配置下最小化残差 ∥ A p ∥ \parallel Ap \parallel ∥Ap∥被称为代数误差
几何误差
图像点有误差
x i \pmb x_i xi是被测量的点, x ^ i \hat {\pmb x}_i x^i是 X i \pmb X_i Xi在 P P P下的图像点 P X i P\pmb X_i PXi。假定世界点 X i X_i Xi比图像测量点要准确,几何误差为
∑ i d ( x i , x ^ i ) 2 = ∑ i d ( x i , P X i ) 2 \sum_i d(\pmb x_i,\hat {\pmb x}_i)^2 = \sum_i d(\pmb x_i,P {\pmb X}_i)^2 i∑d(xi,x^i)2=i∑d(xi,PXi)2
世界点有误差
仅考虑世界点有误差, X ^ i \hat {\pmb X}_i X^i是空间最接近 X i \pmb X_i Xi并通过 x i = P X ^ i \pmb x_i = P \hat {\pmb X}_i xi=PX^i准确映射到 x i \pmb x_i xi的点,几何误差为
∑ i d ( X i , X i ^ ) 2 \sum_{i} d(\pmb X_i,\hat {\pmb X_i})^2 i