立体图像对的极线校正

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1、朱庆生，胡章平，刘然，等：立体图像对的极线校正计算机工程与设计ComputerEngineeringandDesign2009,30(17)4027多媒体技术立体图像对的极线校正朱庆生，胡章平，刘然，许小艳(重庆大学计算机学院，重庆400044)摘要：将Seitz方法和Francesco方法结合起来，给出了一种改进的极线校正方法。该方法利用改进的八点算法算出基本矩阵，根据基本矩阵采用Seitz方法计算投影变换矩阵，最后以算出的投影变换矩阵为初值采用Francesco方法对其进行最优化，从而有效地避免了最优化时陷入局部最优的可能，同时又不过分依赖基本矩阵的精度。通过对Francesco

2、方法、Mallon方法和该方法进行对比实验，可以发现该方法具有更高的校正精度，图像的扭曲也比较小。关键词：极线几何;极线校正;立体图像对;图像校正;投影校正中图法分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1000-7024(2009)17-4027-04EpipolarlinerectificationforstereopairsZHUQing-sheng,HUZhang-ping,LIURan,XUXiao-yan(CollegeofComputerScience,ChongqingUniversity,Chongqing400044,China)Abstract：Combinin

3、gSeitzmethodwithFrancescomethod,aimprovedmethodtorectifyepipolarlinesforstereopairsisintroduced.Inthismethod,thefundamentalmatrixiscalculatedusingtheimprovedeight-pointalgorithmandthenasaninputforSeitzmethodtogettheprojectivetransformationmatrices.Finally,thesematricesareusedtoinitializetheFran

4、cescomethodforoptimization,avoidinginthiswaylocalminimaaswellasthedependenceontheprecisionofthefundamentalmatrix.Experimentalresultsshowthatthepre-sentedmethodworksmoreaccuratelywithlowimagedistortionincontrasttoFrancescomethodandMallonmethod.Keywords：epipolargeometry;epipolarlinerectification;

5、stereopairs;imagerectification;projectiverectificationFrancesco等人提出了一种无需基本矩阵的极线校正方法，该0引言方法只依赖于图像匹配点的坐标，利用线性最小二乘估计和非线性最优化方法来计算投影变换矩阵[3]；Mallon等人给出了在计算机立体视觉研究领域，立体图像对的特征点匹配一直是一个关键问题[1-2]。它的目的是从立体图像对的两幅图一种仅依赖于基本矩阵的方法，该方法根据基本矩阵求出极像中找出对应的特征点。目前大多数匹配算法都是基于这样点，然后将极点旋转到X轴，接着将极点投影到无穷远处，最后使得两幅图像对应的极线在同一条

6、扫描线上[7]；林国余等人一个假设前提：立体图像对的两幅图像对应的特征点在同一扫描线上[3]。这样就将匹配的搜索范围从二维降到了一维，加在Hartley和Francesco算法的基础上进行了改进，给出了一种快了匹配速度，提高了匹配精度[4]。有些文献将满足这一假设有效的鲁棒性极线校正方法，并使其适合两个平行放置的摄[5]像机之间具有较小移动的情况[1]。以上方法各有优点和局限。前提称为满足扫描线特性。但是，现实中得到的大多数立体图像对不满足扫描线特性，对应的特征点往往存在垂直视差，本文在无需基本矩阵的方法基础上，引入了深度旋转等约束，并且大多数点对的垂直视差也不是一个相同的值，不能通

7、过采用完全基于基本矩阵的方法计算出投影变换矩阵的初始值，平移图像来达到消除垂直视差的目的。针对这种情况，有些再代入目标函数进行最优化，从而克服了最优化时对初始值学者提出采用极线校正的方法使立体图像对的两幅图像满足敏感的特点，同时又不过分依赖基本矩阵的计算。扫描线特性。极线校正又称为图像校正[6]、投影校正[3,7]，指的1极线几何是对两幅图像各进行一次投影变换，使得两幅图像对应的极线在同一条扫描线上[1,4]，从而满足扫描线特性。目前已有许设立体图像对的两