从多个校准视图进行 3D 重建

Question

我有一个校准过的相机，其内在函数是在进行初始两视图重建之前计算的。假设我在一个静态的刚体周围有 20 张图像，它们都是用同一个相机拍摄的。使用前两个视图和场景的真实测量，我有

1) 初始重建使用 Stewenius 5 点算法找到 E（本质矩阵）。

2) 相机矩阵 P1 和 P2，其中原点设置为相机 P1 的原点。

我的问题是，如何添加更多视图？对于前两个视图，我手动找到了特征点，因为我发现 MATLAB 特征检测器和匹配器输出错误的对应关系。

我是否连续进行两视图重建以获得其他相机外在参数，即 P1 和 P3、P1 和 P4...P1 和 P20；都使用与 P1-P2 相同的特征点？这种方法不会有某种错误传播吗？之所以使用 P1 作为参考，是因为它被选为世界原点。

在获取相机外参的所有初始估计后，我确实有一个捆绑调整的程序，但我的问题是获取初始相机矩阵 P3...P20。

提前致谢！

Answer 1

您首先使用相应对的特征点获得成对校准 P1-P2、P2-P3、P3-P4 ...。您需要使用某种 RANSAC 来消除此处的错误对应关系，或者在所有对之间手动进行匹配。您需要将所有相机放在公共坐标系中。假设我们选择 P1 作为关键相机。要将第三个摄像机 P3 添加到 P1-P2 对中，您需要从成对校准 Delta2-3 计算 P2 和 P3 之间的旋转增量，然后将其应用于 P2 的已知摄像机矩阵。依此类推，直到公共坐标系中的所有相机矩阵。你做捆绑调整。