机器视觉基础理论与运动分析-从本质矩阵到运动参数

"本书是张广军编著的《机器视觉》教材，详细阐述了机器视觉的基础理论、方法和关键技术，适用于信息处理、计算机、机器人等相关专业的学生和研究人员。书中涵盖了空间几何变换、摄像机模型、特征信息提取、摄像机标定、立体视觉等多个重要方向，并提供了实际应用案例。" 在机器视觉领域，基于二维点匹配的运动分析是关键的技术之一，特别是在三维重建和运动分析中。在第9.4节中，主要讨论了如何利用本质矩阵进行运动参数的估计。本质矩阵是极线几何的一个重要组成部分，它在摄相机内部参数已知的情况下，能够描述特征点之间的对应关系。本质矩阵有5个独立参数，但其尺度是不确定的，因为物体的形状变化和运动平移可以同时按比例改变而不会影响图像。 运动分析中，通常的目标是恢复物体的旋转和平移。由于物体形状和运动平移量的比例不确定性，只能从本质矩阵中恢复相对的旋转信息。通过对应点对计算出本质矩阵后，可以进一步推导出运动旋转矩阵，以及与一个常数因子相关的平移向量。这个过程涉及到对齐图像、寻找特征点匹配、解算本质矩阵以及进行旋转和平移的分解。 9.4.1部分特别指出，从本质矩阵估计运动参数的基本步骤包括：首先，根据匹配的特征点对构建本质矩阵；然后，通过奇异值分解或其它算法从本质矩阵中解算出旋转矩阵和平移向量。这一过程通常需要使用到计算机视觉中的RANSAC（随机抽样一致）算法，以消除错误匹配的干扰，提高运动参数估计的准确性。 此外，本书还深入探讨了机器视觉的其他重要主题，如空间几何变换，摄像机模型的建立，图像特征的提取，如边缘检测、角点检测等，以及摄像机的标定技术，这对于精确获取现实世界到图像坐标系的转换至关重要。双目立体视觉和结构光三维视觉技术则提供了计算物体深度信息的方法，而多传感器融合和运动视觉分析则进一步扩展了机器视觉的应用范围，使其能够在复杂的环境中实现更高级别的理解与交互。 《机器视觉》这本书不仅提供了理论基础，还包含了实用算法和具体应用案例，对于学习和研究机器视觉的读者来说是一份宝贵的资源。无论是对高年级本科生、研究生，还是相关领域的专业人士，都能从中受益。