[发明专利]一种鲁棒的立体像对矫正新方法

权利要求书

1.基于对极线匹配的立体像对鲁棒矫正方法，首先需要计算图像对间的匹配点的信息；然后寻找一个投影矩阵H’将右图的对极点e’映射到无穷远点，此时的右图上的对极线被映射为平行于x轴的直线；接着分析图像矫正的基本原理，推导出应用在左图上的投影矩阵H，使得该图像上的对极线与右图上的对极线互相匹配；最后根据得到的投影矩阵H和H’重新采样对应的图像，达到最终的矫正目的。

2. 根据权利要求1所述的基于对极线匹配的立体像对鲁棒矫正方法，其特征在于包括以下步骤：

1）通过兴趣点提取匹配算法，至少确定两幅图像间的7对匹配点                                                ；

2）使用得到匹配点对计算基本矩阵，并求出两幅图像的对极点e和e'；

3）寻找一个投影矩阵H'将e'映射到无穷远点(1,0,0)^T；

4）根据图像矫正后满足的条件，推导出与投影矩阵H'相匹配的另一个投影矩阵H；

5）使用投影矩阵H和H'分别重采样对应的图像得到矫正图像。

3.根据权利要求2所述的基于对极线匹配的立体像对鲁棒矫正方法，其特征在于所述的通过兴趣点提取匹配算法至少确定两幅图像间的7对匹配点步骤.

确定两幅图像的匹配点有很多方法，SURF算法就是其中比较热门的一个；SURF算法可以看成著名算法SIFT的加速版，它在适当的条件下基本可以实时处理两幅图像兴趣点的提取和匹配，其快速的基础得益于积分图像计算以及Hessian行列式简化和近似。

4. 根据权利要求2所述的基于对极线匹配的立体像对鲁棒矫正方法，其特征在于所述的使用得到匹配点对计算基本矩阵并求出两幅图像的对极点e和e'步骤.

1）基本矩阵计算

基本矩阵F是对极几何的代数表示，它最基本的性质就是满足以下公式：

                   （1）

其中x’和x就是两幅图像中任何一对对应点的齐次坐标.得到匹配点之后就可以根据公式（1）使用RANSAC算法获取内点和使用内点通过归一化8点算法求得基本矩阵.

2）对极点计算

 令e和e’为两摄像机的对极点，F是摄像机对的基本矩阵，则有：

                 （2）

即e'是F的左零矢量，e是F的右零矢量.通过F的svd分解就可以求得对极点。

5.根据权利要求2所述的基于对极线匹配的立体像对鲁棒矫正方法，其特征在于所述的寻找一个投影矩阵H'将e'映射到无穷远点(1,0,0)^T步骤. 

这里构造一个射影变换H’，它可以分解成四个过程：

1）平移变换H_t：将点X₀ =（x₀,y₀,1）平移到原点；

            （3）

2）旋转变换H_r：以原点为轴心，旋转对极点e'到x轴上一点（u, 0, 1）^T；

 令， ，则

       （4）

3）透视变换H_p：映射点（u，0，1）^T到无穷远点（u，0，0）^T；

           （5）

4）逆平移变换H_-t：将x₀平移到原来的位置

            （6）

因此，射影变换H就是以上四个变换的组合。