Projektív geometria. 1. Bevezetés. 2. Homogén koordináták december Pontok leírása homogén koordinátákkal

Hasonló dokumentumok
Tárgy. Forgóasztal. Lézer. Kamera 3D REKONSTRUKCIÓ LÉZERES LETAPOGATÁSSAL

Lineáris leképezések. Wettl Ferenc március 9. Wettl Ferenc Lineáris leképezések március 9. 1 / 31

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

Számítógépes Grafika mintafeladatok

Lineáris leképezések. 2. Lineáris-e az f : R 2 R 2 f(x, y) = (x + y, x 2 )

Mátrixok 2017 Mátrixok

Vektorterek. =a gyakorlatokon megoldásra ajánlott

Lineáris algebra 2. Filip Ferdinánd december 7. siva.banki.hu/jegyzetek

I. Vektorok. Adott A (2; 5) és B ( - 3; 4) pontok. (ld. ábra) A két pont által meghatározott vektor:

25 i, = i, z 1. (x y) + 2i xy 6.1

Lin.Alg.Zh.1 feladatok

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

2. gyakorlat. A polárkoordináta-rendszer

(a b)(c d)(e f) = (a b)[(c d) (e f)] = = (a b)[e(cdf) f(cde)] = (abe)(cdf) (abf)(cde)

x = cos αx sin αy y = sin αx + cos αy 2. Mi a X/Y/Z tengely körüli forgatás transzformációs mátrixa 3D-ben?

Analitikus térgeometria

Összeállította: dr. Leitold Adrien egyetemi docens

2. SZÉLSŽÉRTÉKSZÁMÍTÁS. 2.1 A széls érték fogalma, létezése

A KroneckerCapelli-tételb l következik, hogy egy Bx = 0 homogén lineáris egyenletrendszernek

Lineáris egyenletrendszerek

A KLT (Kanade Lucas Tomasi) Feature Tracker Működése (jellegzetes pontok választása és követése)

Bevezetés az elméleti zikába

Matematika 11 Koordináta geometria. matematika és fizika szakos középiskolai tanár. > o < szeptember 27.

Vektorok és koordinátageometria

Számítógépes látás alapjai

Saj at ert ek-probl em ak febru ar 26.

Klár Gergely 2010/2011. tavaszi félév

rank(a) == rank([a b])

8. előadás. Kúpszeletek

7. gyakorlat. Lineáris algebrai egyenletrendszerek megoldhatósága

Analitikus térgeometria

Koordinátageometria. M veletek vektorokkal grakusan. Szent István Egyetem Gépészmérnöki Kar Matematika Tanszék 1

Kvadratikus alakok és euklideszi terek (előadásvázlat, október 5.) Maróti Miklós, Kátai-Urbán Kamilla

Bázistranszformáció és alkalmazásai

Térbeli transzformációk, a tér leképezése síkra

Számítógépes Grafika mintafeladatok

Vektorok, mátrixok, lineáris egyenletrendszerek

Vektorterek. Wettl Ferenc február 17. Wettl Ferenc Vektorterek február / 27

2014/2015. tavaszi félév

5. házi feladat. AB, CD kitér élpárra történ tükrözések: Az ered transzformáció: mivel az origó xpont, így nincs szükség homogénkoordinátás

LINEÁRIS ALGEBRA. matematika alapszak. Euklideszi terek. SZTE Bolyai Intézet, őszi félév. Euklideszi terek LINEÁRIS ALGEBRA 1 / 40

15. LINEÁRIS EGYENLETRENDSZEREK

1. zárthelyi,

VIK A2 Matematika - BOSCH, Hatvan, 3. Gyakorlati anyag. Mátrix rangja

Rang, sajátérték. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach/ február 15

Gauss-Jordan módszer Legkisebb négyzetek módszere, egyenes LNM, polinom LNM, függvény. Lineáris algebra numerikus módszerei

Ferde kúp ellipszis metszete

Komplex számok trigonometrikus alakja

1.1. Vektorok és operátorok mátrix formában

Vektorgeometria (2) First Prev Next Last Go Back Full Screen Close Quit

Infobionika ROBOTIKA. X. Előadás. Robot manipulátorok II. Direkt és inverz kinematika. Készült a HEFOP P /1.0 projekt keretében

Lineáris egyenletrendszerek

Képfeldolgozás. 1. el adás. A képfeldolgozás m veletei. Mechatronikai mérnök szak BME, 2008

Számítási feladatok a Számítógépi geometria órához

3. előadás Stabilitás

Bázistranszformáció és alkalmazásai 2.

KOVÁCS BÉLA, MATEMATIKA I.

Ellipszisekr½ol részletesen

Lineáris algebra zárthelyi dolgozat javítókulcs, Informatika I márc.11. A csoport

Gauss-eliminációval, Cholesky felbontás, QR felbontás

Transzformációk síkon, térben

3D koordináta-rendszerek

Taylor-polinomok. 1. Alapfeladatok április Feladat: Írjuk fel az f(x) = e 2x függvény másodfokú Maclaurinpolinomját!

3. Lineáris differenciálegyenletek

LINEÁRIS ALGEBRA (A, B, C) tematika (BSc) I. éves nappali programtervező informatikus hallgatóknak évi tanév I. félév

0,424 0,576. f) P (X 2 = 3) g) P (X 3 = 1) h) P (X 4 = 1 vagy 2 X 2 = 2) i) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2 X 0 = 2) j) P (X 7 = 3, X 4 = 1, X 2 = 2)

Nagy András. Feladatok a koordináta-geometria, egyenesek témaköréhez 11. osztály 2010.

2. Omnidirekcionális kamera

Hajder Levente 2017/2018. II. félév

Hajlított tartó elmozdulásmez jének meghatározása Ritz-módszerrel

Egyenes és sík. Wettl Ferenc Wettl Ferenc () Egyenes és sík / 16

9. előadás. Térbeli koordinátageometria

9. Írjuk fel annak a síknak az egyenletét, amely átmegy az M 0(1, 2, 3) ponton és. egyenessel;

(1 + (y ) 2 = f(x). Határozzuk meg a rúd alakját, ha a nyomaték eloszlás. (y ) 2 + 2yy = 0,

: s s t 2 s t. m m m. e f e f. a a ab a b c. a c b ac. 5. Végezzük el a kijelölt m veleteket a változók lehetséges értékei mellett!

Vektorok. Wettl Ferenc október 20. Wettl Ferenc Vektorok október / 36

Koordináta geometria III.

10. Koordinátageometria

Haladó lineáris algebra

Keresztmetszet másodrendű nyomatékainak meghatározása

Határozott integrál és alkalmazásai

6. gyakorlat. Gelle Kitti. Csendes Tibor Somogyi Viktor. London András. jegyzetei alapján

Egyenletek, egyenlőtlenségek VII.

1. Bázistranszformáció

Diszkrét matematika I., 12. előadás Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach november 30.

Sajátértékek és sajátvektorok. mf1n1a06- mf1n2a06 Csabai István

Gyakorló feladatok I.

Matematika A2 vizsga mgeoldása június 4.

1. A Hilbert féle axiómarendszer

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT Koordináta-geometria

1. Lineáris transzformáció

Analízis elo adások. Vajda István szeptember 10. Neumann János Informatika Kar Óbudai Egyetem. Vajda István (Óbudai Egyetem)

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI EMELT SZINT Paraméter

Valasek Gábor Informatikai Kar. 2016/2017. tavaszi félév

Koordináta-geometria feladatok (középszint)

Hajder Levente 2018/2019. II. félév

Skalárszorzat, norma, szög, távolság. Dr. Takách Géza NyME FMK Informatikai Intézet takach/ 2005.

Robotika. Kinematika. Magyar Attila

Ortogonalizáció. Wettl Ferenc Wettl Ferenc Ortogonalizáció / 41

MATEMATIKA ÉRETTSÉGI TÍPUSFELADATOK MEGOLDÁSAI KÖZÉP SZINT. Koordináta-geometria

Átírás:

Projektív geometria 2007. 2008. december 8.. Bevezetés A Tomasi-Kanade faktorizáció eredeti megoldása mer leges vetítés alkalmazásával készült. Paraperspektív és gyenge perspektív esetre hamarosan kidolgoztak módszereket. Néhány évvel kés bb Bill Triggsz készítette el azt a módszert, amely valódi perspektíva esetén is sikerrel képes el állítani képsorozatokból a felvételen szerepl objektumok jellegzetes pontjainak háromdimnenziós modelljét. 2. Homogén koordináták A feladat megoldása érdekében vezessük be a homogén koordináták fogalmát. 2.. Pontok leírása homogén koordinátákkal Valós koordináták esetén (háromdimenziós térben) három koordinátával határozzuk meg egy pont helyét: P = (x, y, z) Homogén koordináták esetén egy negyedik koordinátát is beillesztünk: P = (x, y, z, T ) Egy valós pontnak sok homogén pont felel meg úgy. A leképzés úgy történik, hogy az els három koordinátát elosztjuk a negyedik koordinátával: ( x (x, y, z, T ) T, y T, z ) T Megjegyzés #: mindez azt is jelenti, hogy ha egy homogén koordinátákkal megadott pont minden egyes elemét megszorozzuk ugyanazzal a számmal, akkor a valódi koordinátákkal leírt pont nem változik meg. Ezt a tulajdonságot a operátorral jelezzük. (x, y, z, T ) (λx, λy, λz, λt )

Megjegyzés #2: A T = érték esetén az els három homogén koordináta a valós koordinátákat adja meg, míg T = 0 esetében a pont a végtelenben van (de ennek a végtelennek megvan a pontos iránya, azaz végtelen számú végtelenben lev pontot tudunk a homogén koordinátás ábrázolással leírni, azonban fontos megkötés, hogy homogén koordináták esetén a legnagyobb pontnak nullától különböz nek kell lennie. Megjegyzés #3: Pontot homogén koordinátákkal leírva nemcsak háromdimenzióban, hanem tetsz leges dimenziószámban is el lehet képzelni. A kétdimenziós esettel ebben a cikkben is fogunk találkozni. 2.2. Egyenesek leírása homogén koordinátákkal Az egyenes egyenlete valós koordinátákkal: ax + by + c = 0. Ha behelyettesítjük a homogén koordinátákból visszaállított valós értékeket (x x T, y y T ) akkor az alábbi egyenlettel írhatjuk le az egyeneseket: ax + by + ct = 0. 2.3. Dualitás Amennyiben van egy egyenesünk pl. a háromdimenziós térben, azl = (l, l 2, l 3, l 4 )vektorral megadott síkra illeszkedik minden olyan x = (x, x 2, x 3, x 4 ) T pont, amelyikre igaz, hogy: Lx = 0 Tehát a két vektor mer leges. Vegyük észre, hogy ha a két vektort kicseréljük, akkor az egyenlet igaz marad. Tehát ha az L-lel reprezentált egyenesre illeszkedik az x pont, akkor az is igaz, hogy az x-szel reprezentált egyenesre illeszkedik az Lpont. Azaz kimondhatjuk a tételt, hogy a projektív geometriában az összes egyenesekre kimondott tétel igaz a pontokra is, és fordítva. 2.4. Két ponttal megadott egyenes egyenlete a kétdimenziós projektív térben Legyen adott két lineárisan független pont a projektív térben : M = (x, y, t) T és N = (u, v, w) T. A két pont által meghatározott egyenest írjuk le az L = (a, b, c) vektorral. Mivel M rajta van L-en, írhatjuk, hogy : M L = 0, vagyis M és L mer legesek egmásra. Ez pedig csak akkor lehetséges (háromdimenzióban vagyunk!), ha L párhuzamos M és N vektorok vektoriális szorzatára: L M N = yw tv tu xw xv yu Megjegyzés: A vektoriális szorzás leírható mátrix segítségével is: 2

M N = t 0 x 0 t y y x 0 u v w = [M] x N = w 0 u 0 w v v u 0 x y t = [N] x N Megjegyzés: Az el z pont (dualitás) alapján két egyenes által meghatározott pontot teljesen hasonlóan lehet számítani a projektív geometriában. Megjegyzés: [M] x determinánsa nulla, azaz a vektoriális szorzatot reprezentáló mátrix szinguláris. 2.4.. Példa: adott két mer leges egyenes, az egyik az x = a, a másik y = balakban írható le. Keressük a két egyenes metszéspontját. Megoldás: Homogén koordinátás alakban a két egyenes így írható le: x a = 0 és y b = 0. Ez a két egyenes a (, 0, a) T és a (0,, b) T vektorokkal jellemezhet a homogén koordinátás térben. A metszéspontot a vektoriális szorzat segítségével számíthatjuk: i j k a 0 a 0 b = b Tehát a metszéspont nem túlzottan meglep módon (a, b)-ben van. 2.4.2. Példa: 2D-s párhuzamos egyenesek metszéspontja Két általános helyzet, egymással párhuzamos egyenest a következ képpen írhatunk le: ax + by + c = 0 és ax + by + c 2 = 0. Homogén koordinátákkal a metszéspont kiszámítható: i j k a b c a b c 2 = bc 2 bc ac ac 2 0 Ha át akarunk térni valós koordinátákra, nehézségbe ütközünk: a metszéspont ugyanis a nullával való osztás miatt a végtelenben van. Ráadásul ez egy olyan végtelen, aminek iránya is van, hiszan az egyes végtelen pontokat meg tudjuk egymástól különböztetni. Ezen a példán egy érdekes, és els látásra meglep dolgot vehetünk észre: Azt tudjuk, hogy a végtelenben lev pontokat (a, b, 0) T alakban írhatjuk fel. Ebb l az követketkezik, hogy a végtelenben lev egyenesek rajta vannak a (0, 0, c) T vertorral leírható egyenesen. S t, az is kónnyen belátható, hogy mindegyik végtelenben lev pont rajta van ezen az egyenesen. Ezért ezt a végtelenben lev egyenesnek nevezzük, és így jelöljük: L = (0, 0, ) T. Még egy összefüggésre felhívnánk a gyelmet: egy tetsz leges (a, b, c)-vel reprezentált egyenes a végtelenben lev egyenest itt metszi (természetesen a metszéspont is a végtelenben van): 3

i j k a b c 0 0 = 2.4.3. Példa: hiperbola és egyenes metszete a 2D-s projektív térben Vegyünk egy hiperbolát, az egyszer ség kedvéért legyen az xy = egyenlettel leírható. Keressük meg azt a pontot, ahol a hiperbola az x = 3 egyenest metszi. Az egyenes egyenlete homogén térben átírható, ha (u, v, w) T -al jelöljük a homogén koordinátás megfelel jét az (x, y) T vektornak : u = 3w. A hiperboláé pedig: uv = w 2, hiszen u = wx és u = wy. A két egyenletb l megoldása a (3w, w/3, w) T homogén koordinátás vektor, ami a (3, 3 )T valós pontnak felel meg. 2.5. Egy ponton átmen egyenesek, egy egyenesre illeszked pontok Ha adott két egyenes, melyet homogén koordinátákkal l -gyel és l 2 -vel jelölünk, akkor a metszéspontjuk p = l l 2 összefüggéssel számítható ki. Ha veszünk egy harmadik egyenest, melynek l 3 a jele, és ez az egyenes szintén átmegy p ponton, akkor igaz, hogy l T 3 (l l 2 ) = 0. Ez pedig egyenérték (beszorzással lehet ellen rizni), hogy det(l, l 2, l 3 ) = 0. A dualitás következtében kimondhatjuk, hogy három pont (p,p 2 és p 3 ) akkor esik egy egyenesre, ha det(p, p 2, p 3 ) = 0. 2.6. Másodrend felületek A másodrend felületeket így írhatjuk le a hagyományos kétdimenziós térben: b a 0 ax 2 + bx x 2 + cx 2 2 + dx + ex 2 + f = 0 Másodrend felületek sokfélék lehetnek, annak megfelel en, hogy melyik tagot hagyjuk el (illetve választjuk az együtthatóját nullának). Ráismerhetünk a parabolára, az ellipszisre, körre, ellipszisre,...stb. Homogén verziója így néz ki a másodrend felületnek(x = x x 3 és x = x2 x 3 helyettesítésekkel): ax 2 + bx x 2 + cx 2 2 + dx x 3 + ex 2 x 3 + fx 2 3 Mindez vektor-mátrix szorzással is leírható: x T Cx = 0 ahol x = (x, x 2, x 3 ) T és C = b d a 2 2 b e 2 c 2 d 2 e 2 f 4

A másodrend felületeket általános esetben öt pont határozza meg, hiszen 6 paramétert kell meghatározni, de a nullával való egyenl ség okán egy szabadságfok megmarad. Ha mondjuk csak parabolát szeretnénk meghatározni ahol b = c = 0, akkor elég három pontot felvenni. 2.7. Egyenesek transzformációja kétdimenzióban Ebben a szakaszban megmutatjuk, hogy egy egyenesre es pontok lineáris transzformáció után szintén egy egyenesre esnek. Adott egy egyenes u (homogén koordinátákkal megadva), melyet szeretnénk transzformálni. Legyen az egyenesnek egy tetsz leges pontja p. Ekkor igaz, hogy u T p = 0 Transzformáljuk most el a p pontot egy Amátrixszal. Így megkapjuk a p -vel jelölt, eltranszformált pontot: p = Ap. Mivel a transzformáció (a degenerált eseteket kivéve) invertálható, írhatjuk, hogy p = A p. Ezek után írhatjuk, hogy u T p = u T A p Az u egyenes transzformált képét értelemszer en jelöljük u -vel. A most megmutatott összefüggésb l egyértelm en látszik, hogy u = A T u egyenl séggel megadott egyenesre fog esni valamennyi u-ra illeszked pont az A lineáris transzformáció után. 2.8. Másodrend felületek transzformációja kétdimenzióban Az eljárás teljesen hasonlatos az el z szakaszban megmutatott transzformációhoz. Egy C mátrixszal leírt harmadrend felületre esik a p pont, ha p T Cp = 0. A lineáris transzformáció inverzének felhasználásával írhatjuk, p A T CA p = 0. Tehát igaz, hogy harmadrend felületen maradnak az eredetileg harmadrend felület pontjai, és az új felületet a C = A T CA összefüggés segítségével lehet leírni. 2.9. Pont és egyenes távolsága homogén koordináták segítségével. Adott egy pont p = (x 0, y 0 ) T koordinátákkal és egy egyenes, amelynek egyenletét az ax + by + c = 0 kifejezéssel adhatunk meg. Ez utóbbi egyenletet írhatjuk g T o + c = 0 alakba, ahol g = (a, b) T és o = (x, y) T A feladat minimalizálni a p o különbségvektor normáját, azaz a költségfüggvény: J = p o = (p o) T (p o) 5

Egy feltétel van, az o pontnak rajta kell lennie az egyenesen: g T o + c = 0. A költségfüggvényb l és a feltételb l Lagrange-széls értékkereséssel új költségfüggvényt határozhatunk meg (a kett vel osztás nem befolyásolja a minimumhelyet, viszont egyszer síti a kés bbi számítást): J = 2 (p o)t (p o) + λ(g T o + c) Megoldást o-ra a parciális deriváltfüggvények nullhelyei adják: J o = p + o + λg = 0 J λ = gt o + c = 0 Az els b l o = p λg adódik, amit a másodikba behelyettesíthetünk: g T (p + λg) + c = 0 Ebb l λ = gt p+c g T g adódik, o-t pedig így kapjuk: o = p gt p + c g T g g A két pont közötti tavolság pedig d(p, o) = p o = g T p + c g T g g = gt p + c g T g = c + gt p g g T g T g = c + gt p g gt g Ezzel meg is határoztuk az eredményt. Homogén koordinátás alakban az egyenest ugyanazokkal a számokkal jelöljük, azaz ha ljelöli az egyenest, akkor l = (a, b, c) T és a pedig p = (u, v, w) jelöli. Ebben az esetben a pont és az egyenes távolsága így írható le: 2.0. Kollineális x pontja l T p d(l, p) = w a 2 + b 2 Egy olyan transzformációnál, amely eredményeképpen az eredeti kép egy egyensre es pontjai az eredményen is egy egyenesre fognap esni, a x pontot (amelynek a képe önmagába megy át) sajátérték kereséssel határozhatjuk meg: HA = αa Amennyiben H-val jelöljük a transzformációt és A-val a pontot, az eredmény a H jobb oldali sajátértéke lesz. Kétdimeniós esetben H-nak három sajátértéke lesz, x pontja pedig csak egy, ezért arra lehet számítani, hogy a másik két sajátérték komplex komplex szám lesz. 6

3. Transzformációk osztályozása A projektív térben elvégzett transzformációkat annak fényében osztályozzuk, hogy milyen tulajdonságokat riz meg az eredeti (eltranszformálandó) objektumból. A transzformációkat kétdimenzióban vizsgáljuk meg, de értelemszer en kiterjeszthet k háromdimenzióra is. Adott egy homogén koordinátás pont p = (u, v, ) T, ahol a harmadik koordináta most -gyes és egy A = a a 2 a 3 a 2 a 22 a 23 a 3 a 32 a 33 transzformáció, amely a p pontot a p = Ap pontba transzformálja. 3.. Euklédeszi transzformáció A transzformációk közül a leger sebb az ún. euklédeszi transzformáció. Ennek során a szakaszok hossza és a szakaszok által bezárt szög nem változik meg. Így írhatjuk le: A = r r 2 t x r 2 r 22 t y 0 0 [ ] r r ahol R = 2 egy ortonormált mátrix. r 2 r 22 3.2. Hasonlósági transzformáció Hasonlósági transzformáció szögtartó, viszont a szakaszhosszokat nem. De a szakaszok egymáshoz képesti arányát megtartja. A hasonlósági transzformáció így írható le: ahol s valós szám. A = sr sr 2 t x sr 2 sr 22 t y 0 0 3.2.. A hasonlósági transzformáció kapcsolata az abszolut pontokkal A hasonlósági transzformáció vizsgálatához be kell egy-két dolgot vezetnünk. El ször is engedjük meg, hogy a homogén koordinátás ponton ne csak valós, hanem komplex értékeket is felvehessenek. Ezt minden további nélkül megtehetjük, hiszen a korábban bemutatott tételek komplex számokra is alkalmazhatóak. 7

Mondjuk ki a legfontosabb tételt: Ha adott egy kétdimenziós projektív transzformáció, melyet a 3 3-as H valós elem mátrix segítségével írunk le, akkor H euklédeszi transzformáció akkor és csak akkor, ha a (, i, 0) T és (, i, 0) T pontokat a valós térben önmagukba képezik le. Bizonyítás: El ször az egyik irányt bizonyítuk, igaz-e, hogy a fentiek szerint deniált Euklédeszi transzformáció a pontokat önmagukba képezik le? Ennek belátása egyszer, csak fel kell írni a szükséges egyenleteket: r r 2 t x r 2 r 22 t y i =? 0 0 0 Most paraméterezzük az ortonormált részmátrixot: r = cosα, r 2 = sin α,r 2 = sin α,r 22 = cos α. Az egyenlet így módosul, ha a beszorzás után alkalmazzuk az Euler formulát (e iα = cos α + i sin α): cos α sin α t x sin α cos α t y 0 0 i 0 = cos α + i sin α sin α + i cos α 0 = e iα Ha homogén koordinátákról áttéring valós koordinátákra, akkor a e iα tagot elhagyhatjuk, hiszen skálázásra invariáns a m velet. A másik irány ennél komplikáltabb. Vegyünk egy általános H valós elem mátrixot: H = h h 2 h 3 h 2 h 22 h 23 h 3 h 32 h 33 Azt szeretnénk, hogy ez a transzformáció rizze meg a [, y, 0] T pontot: h h 2 h 3 h + ih 2 h 2 h 22 h 23 i = h 2 + ih 22 k i h 3 h 32 h 33 0 h 3 + ih 32 0 ahol k most egy komplex szám. Az egyenletb l, ha a homogén koordinátákról valódi koordinátákra terünk át, megfogalmazhatjuk a feltételeket: és h + ih 2 h 2 + ih 22 = i h 3 + ih 32 = 0 Mivel H valós elem mátrix, azaz minden eleme valós szám. Ezért a második feltétel csak akkor teljesül, ha h 3 = h 32 = 0. Az els feltételt át lehet alakítani: i 0 8

i(h + ih 2 ) = h 2 + ih 22 Ez átalakítva: ih h 2 = h 2 + ih 22 Ez pedig csak akkor teljesülhet, ha h 2 = h 2 és h = h 22. Ezek után felírhatjuk H mátrixot: H = h 22 h 2 h 3 h 2 h 22 h 23 0 0 h 33 Tekintsük a H mátrix bal fels elemét, amelyik ortonormált. Ezért h 22 és a h 2 elemeket tudjuk úgy paraméterezni, hogy igaz legyen: h 22 = k cos α és h 2 = k sin α. Osszuk le H mátrixot a h_33 valós számmal, amit megtehetünk, a valódi koordinátákban kapott végeredményt nem befolyásolja. Így a H mátrixunk végleges alakja, és valóban egy hasonlósági transzformáció: k k h 33 cos α h 33 sin α h3 h 33 H = k k h 33 sin α h 33 cos α h23 h 33 0 0 A tételünket csak a [, i, 0] T pontra bizonyítottuk be, a [, i, 0] T pontokra a bizonyítás ugyanezen séma szerint elvégezhet. Láthatjuk, hogy az [, i, 0] T és [, i, 0] T pontoknak kitüntetett szerepük van a projektív geometriában, ezért nevet is adtak nekik: abszolut pontoknak hívják ket. 3.2.2. Keresztarány és a hasonlósági transzformáció kapcsolata Miután bevezettük az abszolut pontok fogalmát, és megvizsgáltuk egy fontos tulajdonságukat, újabb fogalmat deniálunk: a keresztarányt. Keresztarányt négy, egy egyenesen lev pont között lehet számítani az alábbi összefüggés segítségével: Cr(p, p 2, p 3, p 4 ) = δ 3δ 24 δ 4 δ 23 ahol δ ij az i-dik és j-edik pont közötti (euklédeszi) távolság. A keresztarány invarián a projektív transzformációra A keresztarány egyik nagyon hasznos tulajdonsága, hogy projektív transzformációra invariáns. Ezt itt a bizonyítás bonyolultsága miatt nem ismertetjük. A keresztarány és az abszout pontok segítségével kiszámítható kétdimenzióban két egyenes által bezárt szög Nagyon fontos annak belátása is, hogy két egyenes által bezárt szöget a keresztarány segítségével ki lehet számítani. Ennek belátásához el sz r tekintsünk két egyenest, amelyeket írjunk le az alábbi módon: 9

y = a x + b y = a 2 x + b 2 A két egyenes irányvektorát így kaphatjuk meg: v = [, a ] T és v 2 = [, a 2 ] T. (Jól látszik, hogy b és b 2 eltolások nem befolyásolják az irányvektorokat, és ebb l kifolyólag a bezárt szöget sem.) Ha az irányvektort kiegészítjük a harmadik dimenzióval: v = [, a, 0] T és v 2 = [, a, 0] T, akkor a közbezárt szög tangensét a vektoriális és a skaláris szorzat hányadosával lehet meghatározni: tan α = v v 2 v v 2 = v v 2 sin α v v 2 cos α Ezek után térjünk át homogén koordinátákra. Az egyeneseket leírhatjuk: h = [a,, b ] és h = [a,, b ]. Vegyük a két pontnak a végtelenben lév egyenessel ([0, 0, ] T ) vett metszéspontját ( -gyel megszorozhatjuk az eredményt, hiszen egy sakárszorzás nem befolyásolja az eredményt): p = [, a, 0] T p 2 = [, a 2, 0] T Elérkezett az id, hogy el vegyük a keresztszorzatot. Nézzük meg az abszolut pontok (k = [, i, 0] T, l = [, i, 0] T ), továbbá p és p 2 pontok közötti keresztszorzatot: Cr(p, p 2, k, l) = a i a + i a2 + i a 2 i = + a a 2 + i(a a 2 ) + a a 2 + i(a 2 a ) Ha az eredményt átírjuk (komplex) polárkoordinátára, és gyelembe vesszük, hogy tanα = tan( α) megkapjuk, hogy Cr(p, p 2, k, l) = Ez pedig azt jelenti, hogy a tan a 2 +a ei a 2 e i tan a 2 a +a a 2 = e a 2i tan a 2 +a a 2 2i logcr(p, p 2, k, l) = tan a a 2 = tan v 2 v + a a 2 v = α v 2 3.3. An transzformáció An transzformáció csak annyit garantál, hogy a párhuzamos egyenesek a transzformáció után is párhuzamos egyenesek lesznek. a a 2 t x A = a 2 a 22 t y 0 0 0

3.4. Perspektív transzformáció Perspektív transzformáció esetén csak annyi a megkötés, hogy a transzformációt egy 3 3-as mátrixszal szorozzuk. 4. Perspektív vetítés Perspektív vetítés közelíti a legjobban az emberi látást. A P pont a fókuszponton át lett lekicsinyítve a képsíkra. Mindezt homogén koordinátákkal is könnyen le lehet írni. x = f Z y = fy Z ahol P = (, Y, Z) valódi koordinátákkal megadott pont és a vetítés a képsíkon a p = (x, y)pontokra képzi le a háromdimenziós pontot. Igaz a kétdimenziós homogén koordinátákra, hogy:

x y x y Z = 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Ha a vetítést kiegészítjük a kamera elmozgatásával is (elforgatás és eltolás - összesen 6 paraméter), továbbá gyelembe vesszük a kamera tulajdonságait is (egy megadott távolságot hány pixelre képez le, mekkora torzítással), akkor az alábbi összefüggéssel tudjuk leírni az egész folyamatot: x y = K 0 0 0 0 0 0 0 0 0 M ahol Ma kameramozgásnak megfelel 3 4meret mátrix, K pedig a kameraparamétereket tartalmazó 3 3-mas mátrix, melynek szokásos formája így néz ki: K = s x s θ u x 0 s y u y 0 0 A mátrixban lev paraméterek közül s x és s y skálázást, u x és u y pedig eltolást jelent. s θ értéke általában nulla, ha nem, az azt jelenti, hogy a kamera nem egészen szimmetrikus, egy kis asszimetrikus csavarás van benne. Megjegyzés: A kamerák ennél a modelnél lényegesen bonyolultabbul képezik le a valóságot, de az itt bemutatott módszer elég jól közelít. A komoly gond általában a nemlinearitásokkal van, hiszen a kameráknak különösen a szélein jelent s nemlineáris torzulások fordulhatnak el. Y Z Y Z 5. A projektív tér alapvet tulajdonságai 5.. Transzformációk a projektív térben A lineáris transzformációkat ugyanúgy mátrixokkal lehet leírni, mint valódi oordináták esetében. A visszakonvertálás szempontjából - mivel a homogén koordináták konstanssal való szorzására a valóssá konvertált koordináták érzéketlenek - a mátrixnak egy aszabadságfoka. a a 2 a 3 Klasszikus, A = a 2 a 22 a 23 mátrixxal történ an-transzformációt, a 3 a 32 a 33 u x majd u = u y vektorral történ eltolást háromdimenzióban az alábbiak u z szerint lehet leírni: 2

x y z = a a 2 a 3 u x a 2 a 22 a 32 u y a 3 a 32 a 33 u z 0 0 0 Y Z = M 4 4 Természetesen nem csak azonos dimenzióból azonos dimenzióba lehet menni, hanem például háromdimenzióból át lehet transzformálni két dimenzióba egy pontot. Erre kiváló példát adnak a különböz vetítések megjelése a kamerán (ezt nevezik projektív kamera kalibrációnak): λu x λv = P 3 4 y z λ Mindebb l az következik, hogy a kétdimenziós pontokat így kapjuk meg: u = p x + p 2 y + p 3 z + p 4 p 3 x + p 32 y + p 33 z + p 34 Y Z v = p 2x + p 22 y + p 23 z + p 24 p 3 x + p 32 y + p 33 z + p 34 Megjegyzés: a z = síkra való projektív vetítés a P = írható le. 0 0 0 0 0 0 0 0 0 mátrixszal 5.2. A projektív tér invariáns jellemz i és a kereszt arány 5.2.. Keresztarányok és a projektív vonal Legyen M és N két nem egybees pont a projektív térben (tetsz leges dimenzióban). A két pont meghatároz egy egyenest, s ezen az egyenesen lev A pontot két paraméter segítségével le lehet írni: A = λm + µn 6. Epipoláris geometria Feladat: adott két kép, és mindkét képen ugyanarról az ún. színtérr l (angolul scene) készült felvétel látható. Tehát veszünk egy statikus színteret (néhány objektumot), és készítünk róla két különböz nez pontból egy-egy felvételt. Ez alapján a két felvétel alapján 3D-ben szeretnénk el állítani a színtéren szerepl objektumokat. Ennek a feladatnak a megoldában segít az epipoláris geometria. 3

6.. Kameratípusok 6... Perspektív kamera Perspektív kamera a legáltalánosabb kamera. Ha a koordináta-rendszer középpontát a fókuszpontba helyezzük, a z = 0 síkkal párhuzamos a kamerasík (és a fókusztávolság f), és a világ-koordinátarendszerében (0, 0, f)pont a kamera saját koordinátarendszerében a (0, 0) pontnak fele meg, akkor a perspektív vetítés esetén a vetített koordinátákat így határozhatjuk meg: x = f Z = fy Z Mindez projektív koordinátákkal: x f 0 0 y = 0 f 0 Z 0 0 y ahol x és y a vetített koordináták, (, Y, Z)pedig a pont eredeti koordinátája (a világ-koordinátarendszerben). Az így vetített koordináták valódi helye a képen még függhet attól is, hogy a kamera hogyan kalibrált. Ez azt mutatja meg, hogy egy pixel a valóságban mennyi elmozdulásnak felel meg. A kalibrálást a C kalibrációs mátrixszal jellemezhetjük. C = a b u o 0 c v 0 0 0 A vetített koordinátákból a valódi koordinátákat a kalibrációs mátrixszal való szorzással tehetjük meg: x pixel a b u o x y pixel = 0 c v 0 y Z 0 0 Z Jól látszik, hogy a kalibrációs mátrixban,a és c jelöli a skálázást, u 0 és v 0 a koordinátarendszerek közötti eltolást, a b pedig egyfajta (lineáris) torzítást. 6..2. Gyengén perspektív kamera Gyengén perspektív kamera esetén a vetítben a perspektívából adódó kicsinyítés az egész objektumra állandó x = f Z avg y = fy Z avg Y Z 4

6..3. Ortograkus kamera (mer leges vetítés) Mer leges vetítés esetén a kamera a mélység megváltozására érzéketlen. Tehát ha az objektum csak a z tengellyel párhuzamosan mozog, a képen az alakja semmit sem változik. A 2D-s koordinátákat így számítjuk: x = y = Y 6.2. Transzformáció két kép között Feladat: adott két kép, amelyiken ugyanazon színtért fényképeztük két különböz néz pontból. Keressük azt a transzformációt, amelyik az egyik kép megfelel pontját átveszi a másik kép megfelel helyére (ahol ugyanaz a pont található). A két kép rendelkezzen egyel re két saját világ-koordinátarendszerrel. Ha az egyik képen jelöli a pont koordinátáit az els kép világ koordinátái szerint, akkor a második kép rendszerének megfelel koordinátákat úgy kaphatjuk meg, hogy a pontot eltoljuk és elforgatjuk: = R + T ahol R T R = E a forgatásmátrix, T az eltolás. Mátrixformában leírva, homogén transzformációkkal: Y Z [ R = ] T 0 T Y Z = [R T ] A korrábban bemutatottaknak megfelel en síkba a C kalibrációs mátricszal (kiegészítve az eredeti kalibrációs mátrix egy nulla elemeket tartalmazó negyedik oszloppal) lehet vetíteteni. x = u v = a b u 0 0 0 c v 0 0 0 0 0 Y Z Y Z = C[R T ] [ [ Szokás ] a P 34-es projekciós mátrixot elnevezni: P = C[R T ], és így x = P. ] 5

6.2.. Perspektív sík-sík transzformáció Részfeladat: Adott egy sík, melyet levetítünk egy képsíkra. Az els sík világkoordinátarendszerét válasszuk meg úgy, hogy a harmadik (Z) koordinátatengely a síkra mer leges legyen. A vetítés: u v w P [ ] = p p 2 p 3 p 4 p 2 p 22 p 23 p 24 p 3 p 32 p 33 p 34 Y 0 = p p 2 p 4 p 2 p 22 p 42 p 3 p 32 p 43 Y A homogén osztást helyettesíthetjük egy k konstanssal való szorzással: u p p 2 p 4 v = k p 2 p 22 p 42 Y p 3 p 32 p 43 Az egyenlet így már invertálható, és a kétdimenziós koordináták segítségével a háromdimenziós pont (továbbra is egy skalárszorzás erejéig bizonytalanul) kiszámítható: Y = k p p 2 p 4 p 2 p 22 p 42 p 3 p 32 p 43 u v Tehát homogén koordinátákat használva a sík-sík transzformáció és inverz transzformáció egy 3x3-mas mátrixszorzással leírható. A mátrix a homogén koordináták miatt szorzásra (skálázásra) érzéketlen, ezért valójában csak nyolc ismeretlent tartalmaz. Ha van egy másik képünk, amelyen az [, Y, 0, Z] T pont látszik, akkor azt is leírhatjuk mátrixszorzással: u 2 v 2 = k q q 2 q 4 p p 2 p 4 u h h 2 h 4 2 q 2 q 22 q 42 p 2 p 22 p 42 v = k h 2 h 22 h 42 k q 3 q 32 q 43 p 3 p 32 p 43 h 3 h 32 h 43 = kh 6

ahol k = k 2 /k jelölést vezettük be, és H = h h 2 h 4 h 2 h 22 h 42 h 3 h 32 h 43 = q q 2 q 4 q 2 q 22 q 42 q 3 q 32 q 43 p p 2 p 4 p 2 p 22 p 42 p 3 p 32 p 43 Azaz a két sík minden egyes pontját a kh transzformációk segítségével át lehet vinni. Megjegyzés #: Egy sík-sík transzformációt 4 pont meghatároz, hiszen minden egyes pont két-két egyenletet tartalmaz, azaz összesen négy pont kell, hogy a 8 ismeretlent (P elemeit) meghatározzuk. Megjegyzés #2: Ha a képsíkról akarunk visszevetíteni az eredeti síkra, azt értelemszer en a P -gyel való szorzással lehet megtenni. Megjegyzés #3: Ha H-t szeretnénk megbecsülni két kép között, egy homogén linéáris (túlhatározott) egyenletrendszer segítségével tehetjük meg. 6.2.2. Egy pont perspektív vetítése két képre Adott a térben egy pont, w.szeretnénk ennek a pixelekben meghatározott pozícióját leírni. Az euklédeszi koordináta rendszer szerint a két képsík fókuszpontjaiban lev világ koordináta-rendszerek transzformációját egy elforgatás és egy eltolás segítségével le tudjuk írni: = R + T Mindezek a kamera saját koordináta-rendszerében: 7

és x c = f Z x c = f Z Ha feltételezzük, hogy a világ koordinátarendszer középpontja az els fókuszpont, továbbá a harmadik tengely mer leges a képsíkra, akkor a vetített koordinátákat így írhatjuk le: x i = P w = C[I 0] w x i = P w = C [R T ] w Megjegyzés: ha azonos kamerával vesszük fel a színteret, akkor értelemszer enc = C. 6.3. Az epipoláris geometria bevezetése 8

Tekintsük az OO pontok által meghatározott síkot. Ez a sík az els képsíkot az xe pontok által meghatározott egyenesen metszi. Azaz a sík összes pontjának els síkra vetített képe ezen az egyenesen helyezkedik el. A másik képsikon pedog a e x egyenesre esik. e és e az a pont, ahol a két kamera fókuszpontját összeköt egyenes elmetszi az els, illetve a második képsíkot. Elnevezés: e-t és e -t epipólusnak, e x és ex egyeneseket epipoláris vonalnak nevezik. Az epipoláris vonalak az epipólusban metszik egymást, bár elképzelhet, hogy az epipólus a végtelenben van (amennyiben mindkét kamerasík párhuzamos a két fókuszpontot összeköt egyenessel). A lentebbi ábrán láthatunk példát az apipoláris vonalakra, ugyanarról a színtérr l felvett két kép alapján: 6.4. Az esszenciális (lényegi) és fundamentális mátrixok fogalma Folytassuk gondolatmenetünket! Adott két képsík, amelyre a színteret levetítettük. A két képsík háromdimenziós koordinátarendszereinek transzformációja R forgatás és T eltolás segítségével meghatározható. = R + T Ha ennek az összefüggésnek mindkét oldalát vektoriálisan balról megszorozzuk T -vel, majd ugyancsak balról skalárisan -vel, a következ összefüggést kapjuk: T (T R) = 0 Ez nem jelent mást, mint hogy O, O és OO egy síkban vannak. A fenti összefüggést fel lehet írni más alakban is, ha a vektoriális szorzatot felcseréljük az annak megfelel mátrix-szorzással: T ([T ] R) = T E amennyiben bevezetjük az E = [T ] x Rjelölést. E neve esszenciális (lényegi mátrix). 9

Kihasználva, hogy = C x és = C x az összefüggés így is írhatjuk (megjegyzés: a kétdimenzióból háromdimenzióba nem lehet ilyen egyszer en átmenni, mert = C x helyett = λc x írható, azaz a háromdimenziós pont egy konstans erejéig meghatározatlan - a konstans egyébként a mélység, azonban ez a konstans az egyenletbe visszehelyettesítve kiejthet, mivel az egyenlet jobb oldala nulla.): x T C ([T ] R)C x = x T C T EC x = x T F x = 0 ahol F = C T EC mátrix neve fundamentális mátrix. Fontos deníció: e-vel szokás jelölni azt a pontot, amelyik az els kamerán a második kamera középpontjának a vetületét tartalmazza. (ez a pont nem feltétlenül van rajta a l átható képen). Azt is tudjuk, hogy T az a vektor, amelyik összeköti a két kamera középpontját, ezárt ebben az esetben ([T ] R)T = 0 lesz, ezért írhatjuk, hogy Ee = 0, továbbá F e = 0. e-t epipólusnak szokás hívni. Teljesen hasonlóan a második képsíkon is rajta van az els kamera középpontja, azt az epipólust e -vel jelöljük. Hasonló megfontolások miatt írhatjuk, hogy F T e = 0. Ha veszünk a képsíkon egy tetsz leges x pontot, a másik képen a megfelel pont x lesz, és igaz, hogy x T F x = 0. Tudjuk, hogy F x egy 3D-s vektor, amely a második képen egy egyenesnek felel meg. Mivel e T F = 0, ezért az is igaz, hogy e T F x = 0. Tehát e is rajta lesz az F x egyenesen. Ezt az egyenest nevezzük az x-hez tartozó epipoláris egyenesnek. Általánosságban is igaz, hogy egy tetsz leges x ponthoz az els képen F ismeretében meg tudjuk a második képen adni azt az F x egyenest, amelyen a pont x vetülete rajta lesz. Mindez természetesen fordítva is igaz: x ismeretében F T x adja meg a megfelel epipoláris egyenest, mely nemcsak x-en, hanem e-n is átmegy. 6.5. Rektikálás + s r illesztés Nagyon fontos megjegyzés: ez az alapja a rektikálásnak: ha meghatározzuk az epipólust az els képen és a második képen, a két képet áttranszformálhatjuk úgy, hogy az els képen egy tetsz leges egyenes lesz az eredménykép els sora, a másik képen pedig a megfelel epipoláris vonal. Aztán az els képen kicsi szöggel odébb lev egyenest veszünk, ez lesz a második sor az els képen. A második kép második sora a megfelel epipoláris egyenes. És így tovább... Addig megyünk, míg körbe nem érünk. A rektikálás el nye, hogy az els rektikált kép egy tetsz leges pontáról tudjuk, hogy a párja a második rektikált képen ugyanabban a sorban van. Ezért a pontmegfeleltetéseket újra el tudjuk végezni, és s r bb megfeleltetéseket kaphatunk. Ezért hívják a módszert s r illesztésnek. 6.6. Fundamentális mátrix becslése A fundamentális mátrixot becsl algoritmust az x T F x = 0 egyenlet alapozza meg. Legyen sok pontunk, az i-dik pont koordinátáit jelöljük így: 20

x i = u i v i és x i = u i v i F fundamentális mátrixot pedig írjuk fel 9 darab elem segítségével: f f 2 f 3 F = f 4 f 5 f 6 f 7 f 8 f 9 A pontra áirhatjuk, hogy x T i F x i = 0 Ez kifejtve: [ u i v i ] f f 2 f 3 f 4 f 5 f 6 f 7 f 8 f 9 A beszorzást elvégezve: u i v i [ u i u i u i v i u i v i u i v i v i v i u i v i ] f f 2 f 3 f 4 f 5 f 6 f 7 f 8 f 9 = 0 Sok pont esetén f j ismeretlenekre nézve egy túlhatározott homogén lineáris egyenletrendszert kapunk, melyet sajátértékszámítással legkisebb négyzetes értelemben optimális meg tudunk oldani, feltéve, hogy j f j 2 =. (Ezt pedig feltehetjük, hiszen F skálázása nem érdekes.) 6.7. Az esszenciális mátrix felbontása AZ esszenciális mátrix deníciója tehát E = [T ] x R. Amennyiben adott egy E esszenciális mátrix, a feladatunk meghatározni T eltolás és R elforgatásmátrixot. Tudjuk, hogy R ortonormált mátrix, [T ] x pedig ferdén szimmetrikus. Mivel [T ] x nemszinguláris mátrix, ezért [T ] x R is nemszinguláris lesz: a rangja maximum kett. Ezen túl az is bebizonyítható, hogy E szinguláris érték szerinti felbontása 2

szerint két azonos szinguláris értéke lesz, és a harmadik szinguláris érték zérus. (Ez utóbbi következik abból, hogy E rangja maximum kett, az els tételt pedig nem bizonyítjuk). Ezért E szinguláris érték szerinti felbontása: E = U k 0 0 0 k 0 0 0 0 V T Ezek után vezessük be a W és Z mátrixokat: W = 0 0 0 0 0 0 Z = 0 0 0 0 0 0 0 = 0 0 0 0 0 0 0 W A feladat R mátrix és t eltolásvektor meghatározása E-b l. Erre a megoldás: [T ] x = ±kuzu T Beszorzással ellen rizhetjük, hogy valóban a megfelel alakot kapjuk. Az R mátrixra két megoldást is kapunk: R = UW V T R 2 = UW T V T és valóban, mindkét elforgatásmátrix ortonormált. Összességében tehát 2 2 = 4 megoldás van, amelyb l kisz rhetjük az egyetlen helyes megoldás. A plusz megoldások ott vannak, hogy a vetítési modell azt is megengedi, hogy egy pont a kamera mögött legyen, ilyen azonban a valóságban nem létezik. 22