Image Formation⚓︎

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Primitives and Transformations⚓︎

几何图元(geometric primitives) 是用于描述 3D 形状的基本构建块 (basic building blocks)，下面将介绍其中的点(points)、线(lines) 和面(planes)，以及一些最基本的变换(transformations)。

2D Primitives⚓︎

Points⚓︎

非齐次坐标(inhomogeneous coordinates) 形式：$\mathbf{x} = \begin{pmatrix}x \\ y\end{pmatrix} \in \mathbb{R}^2$
齐次坐标(homogeneous coordinates) 形式：$\tilde{\mathbf{x}} = \begin{pmatrix}\tilde{x} \\ \tilde{y} \\ \tilde{w}\end{pmatrix} \in \mathbb{P}^2$，其中 $\mathbb{P}^2 = \mathbb{R}^3 \backslash \{(0, 0, 0)\}$ 为投影空间(projective space)

注：仅比例不同的齐次向量被认为是相等的，并且它们形成了一个等价类 => 齐次坐标由比例定义

非齐次坐标 $\mathbf{x}$ -> 齐次坐标 $\tilde{\mathbf{x}}$ $$ \tilde{\mathbf{x}} = \begin{pmatrix}\tilde{x} \ \tilde{y} \ \tilde{w}\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}x \ y \ 1\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}\mathbf{x} \ 1\end{pmatrix} = \bar{\mathbf{x}} $$

其中 $\bar{\mathbf{x}}$ 为增广向量(augmented vector)。
齐次坐标 -> 非齐次坐标 $$ \bar{\mathbf{x}} = \begin{pmatrix}\mathbf{x} \ 1\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}x \ y \ 1\end{pmatrix} = \dfrac{1}{\tilde{w}} \tilde{\mathbf{x}} = \dfrac{1}{\tilde{w}} \begin{pmatrix}\tilde{x} \ \tilde{y} \ \tilde{w}\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}\tilde{x} / \tilde{w}\ \tilde{y} / \tilde{w}\ 1\end{pmatrix} $$

最后一个元素 $\tilde{w} = 0$ 的齐次坐标被称为理想点(ideal points) 或无穷远点(points at infinity)。这样的点不能被表示成非齐次坐标的形式。

二维齐次坐标和非齐次坐标的几何关系：

Lines⚓︎

2D 直线可用齐次坐标表示：$\tilde{\mathbf{l}} = (a, b, c)^T$ $$ {\bar{\mathbf{x}} | \tilde{\mathbf{l}}^T \bar{\mathbf{x}} = 0} \quad \Leftrightarrow \quad {x, y | ax + by + c = 0} $$

我们可以归一化(normalize) $\tilde{\mathbf{l}}$，使得 $\tilde{\mathbf{l}} = (n_x, n_y, -d)^T = (\mathbf{n}, -d)^T$，其中 $\|\mathbf{n}\|_2 = 1$，其中 $\mathbf{n}$ 是和直线垂直的法向量，$d$ 是到原点的距离。

一个例外是无穷远直线(line at infinity) $\tilde{\mathbf{l}}_\infty = (0, 0, 1)^T$，它经过了所有的理想点。

叉积(cross product) 被表示为斜对称矩阵 (skew-symmetric matrix) 与向量的乘积。

\[ \mathbf{a} \times \mathbf{b} = [\mathbf{a}]_\times \mathbf{b} = \begin{bmatrix}0 & -a_3 & a_2 \\a_3 & 0 & -a_1 \\ -a_2 & a_1 & 0\end{bmatrix} \begin{pmatrix}b_1 \\ b_2 \\ b_3\end{pmatrix} = \begin{pmatrix}a_2b_3 - a_3b_2 \\ a_3b_1 - a_1b_3 \\ a_1b_2 - a_2b_1\end{pmatrix} \]

注：之后我们就约定用方括号表示矩阵，圆括号表示向量。

二维直线的算术运算：

齐次坐标下，两条直线的交(intersection) 为：$\tilde{\mathbf{x}} = \tilde{\mathbf{l}}_1 \times \tilde{\mathbf{l}}_2$
同样地，连接两点的直线可以简写为：$\tilde{\mathbf{l}} = \tilde{\mathbf{x}}_1 \times \tilde{\mathbf{x}}_2$

例子

例 1 例 2

更复杂的代数对象可以使用多项式齐次方程(polynomial homogeneous equations) 来表示。例如，圆锥曲线()（作为平面与三维圆锥的交线）可以用二次方程来表示： $$ {\bar{\mathbf{x}} | \bar{\mathbf{x}}^T \mathbf{Q} \bar{\mathbf{x}} = 0} $$

这对于多视图几何以及相机校准 (camera calibration) 很有帮助。

3D Primitives⚓︎

Points⚓︎

非齐次坐标(inhomogeneous coordinates) 形式：$\mathbf{x} = \begin{pmatrix}x \\ y \\ z\end{pmatrix} \in \mathbb{R}^3$
齐次坐标(homogeneous coordinates) 形式：$\tilde{\mathbf{x}} = \begin{pmatrix}\tilde{x} \\ \tilde{y} \\ \tilde{z} \\ \tilde{w}\end{pmatrix} \in \mathbb{P}^3$，其中投影空间 $\mathbb{P}^3 = \mathbb{R}^4 \backslash \{(0, 0, 0, 0)\}$

Planes⚓︎

3D 平面可用齐次坐标表示：$\tilde{\mathbf{m}} = (a, b, c, d)^T$ $$ {\bar{\mathbf{x}} | \tilde{\mathbf{m}}^T \bar{\mathbf{x}} = 0} \quad \Leftrightarrow \quad {x, y, z | ax + by + cz + d = 0} $$

再次归一化(normalize) $\tilde{\mathbf{m}}$，使得 $\tilde{\mathbf{l}} = (n_x, n_y, n_z, -d)^T = (\mathbf{n}, -d)^T$，其中 $\|\mathbf{n}\|_2 = 1$，其中 $\mathbf{n}$ 是和平面垂直的法向量，$d$ 是到原点的距离。

一个例外是无穷远平面(plane at infinity) $\tilde{\mathbf{l}}_\infty = (0, 0, 0, 1)^T$，它经过了所有的理想点。

Lines⚓︎

3D 直线的表示不如 2D 直线或 3D 平面优雅。一种可能的表示方法是，将线上的点表示为该线上的两个点 $p$ 和 $q$ 的线性组合： $$ {\mathbf{x} | \mathbf{x} = (1 - \lambda) \mathbf{p} + \lambda \mathbf{q} \wedge \lambda \in \mathbb{R}} $$

然而，这种表示法使用了 6 个参数来描述 4 个自由度(degree of freedom, DoF)（可以自由变化的数据个数）。可行的最小表示法是双平面参数化(two-plane parameterization) 或普吕克坐标(Plücker coordinates)。

Quadrics⚓︎

二维圆锥曲线的三维类比是二次曲面(quadric surface)。 $$ {\bar{\mathbf{x}} | \bar{\mathbf{x}}^T \mathbf{Q} \bar{\mathbf{x}} = 0} $$

这同样在多视图几何研究中非常有用，并且可作为有用的建模基元 (modeling primitives)（比如球体、椭球体、圆柱体等）。

超二次曲面(superquadrics)（二次曲面的泛化）用于形状抽象和压缩：

Transformations⚓︎

2D Transformations⚓︎

平移(translation)：对输入的 2D 平移，2 DoF $$ \mathbf{x}' = \mathbf{x} + \mathbf{t} \quad \Leftrightarrow \quad \bar{\mathbf{x}}' = \begin{bmatrix}\mathbf{I} & \mathbf{t} \ \mathbf{0}^T & 1\end{bmatrix} \bar{\mathbf{x}} $$
- 使用齐次表示法可以链接 / 逆转变换
- 增广向量 $\bar{\mathbf{x}}$ 能始终被替换为一般的齐次形式 $\tilde{\mathbf{x}}$
欧几里得(Euclidean) 变换：2D 平移 + 2D 旋转，3 DoF $$ \mathbf{x}' = \mathbf{Rx} + \mathbf{t} \quad \Leftrightarrow \quad \bar{\mathbf{x}}' = \begin{bmatrix}\mathbf{R} & \mathbf{t} \ \mathbf{0}^T & 1\end{bmatrix} \bar{\mathbf{x}} $$
- $\mathbf{R} \in SO(2)$ 是一个正交归一旋转矩阵，满足 $\mathbf{RR}^T = \mathbf{I}, \det(\mathbf{R}) = 1$
- 欧几里得变换保留了欧几里得距离
相似(similarity) 变换：2D 平移 + 可缩放的 2D 旋转，4 DoF $$ \mathbf{x}' = s\mathbf{Rx} + \mathbf{t} \quad \Leftrightarrow \quad \bar{\mathbf{x}}' = \begin{bmatrix}s\mathbf{R} & \mathbf{t} \ \mathbf{0}^T & 1\end{bmatrix} \bar{\mathbf{x}} $$
- $\mathbf{R} \in SO(2)$ 是一个旋转矩阵，$s$ 是一个任意的缩放因子
- 相似变换保留了线之间的夹角关系
仿射(affine) 变换：2D 线性变换，6 DoF $$ \mathbf{x}' = \mathbf{Ax} + \mathbf{t} \quad \Leftrightarrow \quad \bar{\mathbf{x}}' = \begin{bmatrix}\mathbf{A} & \mathbf{t} \ \mathbf{0}^T & 1\end{bmatrix} \bar{\mathbf{x}} $$
- $\mathbf{A} \in \mathbb{R}^{2 \times 2}$ 是一个任意的 $2 \times 2$ 的矩阵
- 平行线在仿射变换下保持平行
投影(projective) 变换：单应性(homography)（一种从一个平面到另一个平面的可逆投影变换），8 DoF $$ \tilde{\mathbf{x}}' = \tilde{\mathbf{H}} \tilde{\mathbf{x}} \quad \left(\bar{\mathbf{x}} = \dfrac{1}{\tilde{x}} \tilde{\mathbf{x}}\right) $$
- $\tilde{\mathbf{H}} \in \mathbb{R}^{3 \times 3}$ 是一个任意的齐次 $3 \times 3$ 的矩阵（按比例指定）
- 投影变换保留了直线

在协变向量 (co-vector) 上的 2D 变换：考虑任意的 2D 透视变换 $\tilde{\mathbf{x}}' = \tilde{\mathbf{H}} \tilde{\mathbf{x}}$，变换后的 2D 直线方程由 $\tilde{\mathbf{I}'}^T \tilde{\mathbf{x}}' = \tilde{\mathbf{I}'}^T \tilde{\mathbf{H}} \tilde{\mathbf{x}} = (\tilde{\mathbf{H}}^T \tilde{\mathbf{I}'}) \tilde{\mathbf{x}} = \tilde{\mathbf{I}}^T \tilde{\mathbf{x}} = 0$，因此得到 $$ \tilde{\mathbf{I}'} = \tilde{\mathbf{H}}^{-T} \tilde{\mathbf{I}} $$

因此，投影变换对一个 2D 直线或 3D 法向量等共向量的作用可以表示为矩阵转置的逆。

总结

这些变换构成嵌套的组集（在复合和逆运算下封闭）
可将变换看成作用于二维齐次坐标上的受限 3×3 矩阵
变换保持相似性（平行关系、直线）不变

3D Transformations⚓︎

将 2D 变换扩展至 3D 上“

3D 变换的定义类比 2D 变换
3×4 的矩阵通过添加第四行 $\begin{bmatrix}\mathbf{0}^T & 1\end{bmatrix}$ 来扩展，以实现齐次变换
变换保持相似性（平行关系、直线）不变

Direct Linear Transform for Homography Estimation⚓︎

从一组二维对应关系中估计单应性矩阵的方法为：

令 $\mathcal{X} = \{\tilde{\mathbf{x}}_i, \tilde{\mathbf{x}}_i'\}_{i=1}^N$ 表示一个包含 N 个 2D-to-2D 的关于 $\tilde{\mathbf{x}}' = \tilde{\mathbf{H}} \tilde{\mathbf{x}}$ 对应关系的集合
由于对应向量是齐次的，它们方向相同但大小不同，因此上述方程可表示为 $\tilde{\mathbf{x}}' \times \tilde{\mathbf{H}} \tilde{\mathbf{x}} = \mathbf{0}$
使用 $\tilde{\mathbf{h}}_k^T$ 表示 $\tilde{\mathbf{H}}$ 的第 $k$ 行，这可以被重写为关于 $\tilde{\mathbf{h}}$ 的线性方程： $$ \begin{gathered}\underbrace{\begin{bmatrix}\mathbf{0}^{T&-\tilde{w}_i}}\tilde{\mathbf{x}i^{T&\tilde{y}_i}_i}\tilde{\mathbf{x}^{T\\tilde{w}_i}_i}\tilde{\mathbf{x}^T&\mathbf{0}T&-\tilde{x}_i^{{\prime}\tilde{\mathbf{x}}_i}T\-\tilde{y}_i^{{\prime}\tilde{\mathbf{x}}_i}T&\tilde{x}_i^{{\prime}\tilde{\mathbf{x}}_i}T&\mathbf{0}^T\end{bmatrix}}i}\underbrace{\begin{bmatrix}\tilde{\mathbf{h}}_1\\tilde{\mathbf{h}}_2\\tilde{\mathbf{h}}_3\end{bmatrix}} $$}}}=\mathbf{0}\end{gathered

最后一行与前三行线性相关，可以删除。
每个点对应产生两个方程。将所有方程堆叠成一个 $2N \times 9$ 维的矩阵 $A$，从而形成以下约束的最小二乘问题(constrained least squares problem) $$ \begin{aligned}\tilde{\mathbf{h}}^{{}&=\underset{\tilde{\mathbf{h}}}{\operatorname\right|_2}}}\left|\mathbf{A}\tilde{\mathbf{h}}2+\lambda(\left|\tilde{\mathbf{h}}\right|_2^{2-1)\&=\underset{\tilde{\mathbf{h}}}{\operatorname{\operatorname}}}\tilde{\mathbf{h}}T\mathbf{A}^{T\mathbf{A}\tilde{\mathbf{h}}+\lambda(\tilde{\mathbf{h}}}T\tilde{\mathbf{h}}-1)\end{aligned} $$

其中固定 $\|\tilde{\mathbf{h}}\|_2 = 1$，因为 $\tilde{\mathbf{H}}$ 是齐次的（即仅通过比例定义）且我们不关心平凡解 $\tilde{\mathbf{h}} = 0$。上述优化问题的解是 $\mathbf{A}$ 的最小奇异值对应的奇异向量(singular vector)（即分解 $\mathbf{A} = \mathbf{UDV}^T$ 时 $\mathbf{V}$ 的最后一列）。

上述算法就叫做直接线性变换(direct linear transformation)。

应用：全景拼接 (panorama stitching)

Camera and Lens⚓︎

Pinhole Camera⚓︎

让我们来动手设计一个相机。一种简单（但愚蠢）的想法是直接把一片薄膜 (film) 放在物体前面——结果显然是不行的，因为没有形成物体上一点和薄膜上一点的一一映射。

于是我们在物体和薄膜之间加一块挡板，以阻挡大多数的光线，由此得到了一台简陋的针孔相机(pinhole camera)。中间的开口被称为光圈(aperture)。

注：针孔相机的基本原理可追溯至墨子和亚里士多德的年代。

针孔相机的起源追溯

注

在物理针孔相机中，投影在像平面上的图像是颠倒的，此时像平面位于焦点 (focal point) 的后方
之后建模透视投影时，我们假设像平面在焦点前方
这两种模型是等价的，只是对图像坐标的合理改变

人们发现，光圈越小，成像就越清晰。但我们不会让光圈无止尽地小下去，这是因为：

光圈越小，通过的光也就越少，成像就会变得很暗
衍射(diffraction) 效应：当光圈尺寸和光的波长相当甚至更小时，通过光圈后会偏离直线传播路径并发生弯曲扩散，自然难以形成清晰的像

Lens⚓︎

透镜(lens) 有着和针孔相同的投影原理，但是它能让更多的光进来，并让这些光汇聚起来。

高斯成像公式：$\dfrac{1}{i} + \dfrac{1}{o} = \dfrac{1}{f}$，其中 $i, o, f$ 分别为像距、物距和焦距(focal length)。

当 $o = \infty$ 时（对于下图，物体是太阳，离透镜很远很远，可看作无穷远），$f = i$。

透镜可用于图像放大(image magnification)，放大系数为 $m = \dfrac{h_i}{h_o}$

相机通过改变焦距来放大图像：

实际上焦距的调整就是对视场(field of view, FOV) 的改变：焦距越长，视角更窄；焦距越短，视角越宽。

例子

除焦距外，FOV 还取决于传感器的大小。

在相机中，光圈是指镜头的受光区域，一般用镜头直径区分。可通过增减光圈大小来控制图像亮度。

一种更方便的表示光圈的方法是使用一个关于焦距的分数，即 $D = \dfrac{f}{N}$，其中 $N$ 为焦比(F-number)。比如对于 50mm 的焦距，当光圈完全打开时，焦比为 1.8（此时光圈直径为 27.8mm）。

镜头失焦(lens defocus) 问题：

假设物体位于黄色虚线处时，物体的光线进入透镜后正好在底片处汇聚成一点，因此成像很清晰
但如果稍微改变物体的位置，比如靠近些，那么对应的像就会远离镜头（同时也远离底片），来自物体的光在底片处就会形成一片光斑（模糊圈(blue circle) 或弥散圈(circle of confusion)），如图中加粗的橙色实线部分所示

可利用相似三角形解出光斑直径 $b$：$\dfrac{b}{D} = \dfrac{|i' - i|}{i'} \Rightarrow b = \dfrac{D}{i'}|i' - i|, b \propto D \propto \dfrac{1}{N}$

例子

当物体位置不动时，要想对好焦，可以从以下几方面考虑：

只移动底片（右上）
只移动镜头位置（左下）
两者也可同时移动（右下）

景深(depth of field, DoF)：一种物体距离范围，在范围内（即模糊度 b 小于像素尺寸的范围）的图像能够对好焦。

原理图如下：

$c = \dfrac{f^2(o - o_1)}{No_1(o - f)} = \dfrac{f^2(o_2 - o)}{No_2(o - f)}$
DoF = $o_2 - o_1 = \dfrac{2of^2cN(o - f)}{f^4 - c^2N^2(o - f)^2}$
减小光圈直径（增大焦比）会增加 DoF

如何模糊背景？

更大的光圈
更长的焦距
前景要近
背景要远

色差 (chromatic aberration)

玻璃的折射率(index of refraction) 随波长的变化而略有不同
因此，简单透镜存在色差问题，这是指不同颜色的光倾向于在略微不同的距离上聚焦（模糊，颜色偏移）
为了减少色差和其他类型的像差，大多数摄影镜头都是由不同玻璃元件（具有不同涂层）组成的复合镜头

例子

暗角 (vignetting)

暗角是亮度向图像边缘衰减的趋势，它由两种效果组成：自然暗角和机械暗角。

自然暗角(natural vignetting)：物体表面和镜头光圈的缩短
机械暗角(mechanical vignetting)：光束的阴影部分从未达到图像

暗角可以进行校准（即撤销）。

例子

Geometric Image Formation⚓︎

相机模型描述了三维世界和二维图像之间的几何关系。

两类投影模型：

正射投影(orthographic projection)
透视投影(perspective projection)

Orthographic Projection⚓︎

3D 点 $\mathbf{x}_c \in \mathbb{R}^3$ 到像素坐标 $\mathbf{x}_s \in \mathbb{R}^2$ 的正射投影(orthographic projection)：

相机和图像坐标系的 x, y 轴是共享的
光线与相机坐标系 z 坐标平行
在投影过程中，z 坐标被舍弃，x 和 y 坐标保持不变
注：为清晰起见，此处未显示 y 坐标，但其行为和上图的 x 坐标类似

正射投影仅将 3D 点在相机坐标 $\mathbf{x}_c$ 中的 z 分量丢弃，以获得图像平面（即屏幕）上的对应 2D 点 $\mathbf{x}_s$。 $$ \mathbf{x}_s=\begin{bmatrix}1&0&0\0&1&0\end{bmatrix}\mathbf{x}_c\quad\Leftrightarrow\quad\mathbf{\bar{x}}_s=\begin{bmatrix}1&0&0&0\0&1&0&0\0&0&0&1\end{bmatrix}\mathbf{\bar{x}}_c $$

对于远心镜头 (telecentric lenses) 而言，正射投影是精确的；而对于长焦镜头 (telephoto lenses) 来说，它是一种近似
经过投影后，无法恢复 3D 点到图像的距离

实际上，世界坐标（可能以米为单位测量尺寸）必须进行缩放以适应图像传感器（以像素为单位测量），因此就有了比例正射投影(scaled orthographiy) $$ \mathbf{x}_s=\begin{bmatrix}s&0&0\0&s&0\end{bmatrix}\mathbf{x}_c\quad\Leftrightarrow\quad\mathbf{\bar{x}}_s=\begin{bmatrix}s&0&0&0\0&s&0&0\0&0&0&1\end{bmatrix}\mathbf{\bar{x}}_c $$

备注：$s$ 的单位为 px/m 或 px/mm，用于将公制 3D 点转换为像素
在正交投影下，结构和运动可以通过因子分解方法（比如通过奇异值分解）同时估计

例子

Perspective Projection⚓︎

3D 点 $\mathbf{x}_c \in \mathbb{R}^3$ 到像素坐标 $\mathbf{x}_s \in \mathbb{R}^2$ 的透视投影(perspective projection)：

光线穿过相机中心、像素 $\mathbf{x}_s$ 和点 $\mathbf{x}_c$
约定：主轴 (principal axis)（垂直于图像平面）与 z 轴对齐
注：为清晰起见，此处未显示 y 坐标，但其行为类似

在透视投影中，相机坐标系中的三维点通过除以 z 分量，并乘以焦距来映射到图像平面。

\[ \begin{pmatrix}x_s\\y_s\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}fx_c/z_c\\fy_c/z_c\end{pmatrix}\quad\Leftrightarrow\quad\tilde{\mathbf{x}}_s=\begin{bmatrix}f&0&0&0\\0&f&0&0\\0&0&1&0\end{bmatrix}\bar{\mathbf{x}}_c \]

在使用齐次坐标时，透视投影是线性的。投影后无法从图像中恢复三维点的距离。

注：f 的单位为像素（px）。

为确保像素坐标为正值，通常会增加一个主点偏移量(principal point offset) $\mathbf{c}$，这会将图像坐标系移动到图像平面的角落。

完整的透视投影模型如下：

\[ \begin{gathered}\begin{pmatrix}x_s\\y_s\end{pmatrix}=\begin{pmatrix}f_xx_c/z_c+sy_c/z_c+c_x\\f_yy_c/z_c+c_y\end{pmatrix}\quad\Leftrightarrow\quad\tilde{\mathbf{x}}_s=\begin{bmatrix}\textcolor{red}{f_x}&\textcolor{red}{s}&\textcolor{red}{c_x}&0\\\textcolor{red}{0}&\textcolor{red}{f_y}&\textcolor{red}{c_y}&0\\\textcolor{red}{0}&\textcolor{red}{0}&\textcolor{red}{1}&0\end{bmatrix}\bar{\mathbf{x}}_c\end{gathered} \]

投影矩阵中左半边的 3x3 的子矩阵叫做校准矩阵(carlibration matrix) $\textcolor{red}{\mathbf{K}}$
$\textcolor{red}{\mathbf{K}}$ 的参数叫做相机内参(camera intrinsics)（与外部位姿 (external pose) 相对）
$f_x, f_y$ 是独立，以允许不同的像素宽高比
由于传感器的安装并没有垂直于光轴，因此有偏斜 (skew) $s$
实际上我们通常设 $f_x = f_y, s = 0$，但模型 $\mathbf{c} = (c_x, c_y)^T$

Chaining Transformations⚓︎

设 $\mathbf{K}$ 为校准矩阵（内参）和 $[\mathbf{R}|\mathbf{t}]$ 为相机姿态（外参）。我们将这两个变换链接起来(chaining)，从而将世界坐标系中的点投影到图像上：

\[ \begin{align*} \tilde{\mathbf{x}}_s & = [\mathbf{K} \quad \mathbf{0}] \\ \bar{\mathbf{x}}_c & = [\mathbf{K} \quad \mathbf{0}] \begin{bmatrix} \mathbf{R} & \mathbf{t} \\ \mathbf{0}^T & 1 \end{bmatrix} \bar{\mathbf{x}}_w = \mathbf{K} [\mathbf{R} \quad \mathbf{t}] \bar{\mathbf{x}}_w = \mathbf{P} \bar{\mathbf{x}}_w \end{align*} \]

注：3x4 的投影矩阵 $\mathbf{P}$ 可被预先计算出来。

Full Rank Representation⚓︎

有时用满秩的 4x4 投影矩阵表示可能更好： $$ \tilde{\mathbf{x}}_s=\begin{bmatrix}\mathbf{K}&\mathbf{0}\\mathbf{0}^{T&1\end{bmatrix}\begin{bmatrix}\mathbf{R}&\mathbf{t}\\mathbf{0}}T&1\end{bmatrix}\bar{\mathbf{x}}_w=\tilde{\mathbf{P}}\bar{\mathbf{x}}_w $$

现在齐次向量 $\tilde{\mathbf{x}}_s$ 是一个 4D 向量且必须相对于其第三个元素进行归一化，以获得非齐次的图像像素： $$ \bar{\mathbf{x}}_s=\tilde{\mathbf{x}}_s/z_s=(x_s/z_s,y_s/z_s,1,1/z_s)^T $$

请注意，非齐次的 4D 向量的第 4 个分量是逆深度(inverse depth)。如果已知逆深度，可以通过计算 $\tilde{\mathbf{x}}_w=\tilde{\mathbf{P}}^{-1}\bar{\mathbf{x}}_s$ 并随后对 $\tilde{\mathbf{x}}_w$ 的第四项进行归一化，从其像素坐标中恢复出三维点。

Distortion⚓︎

线性投影假设（直线保持为“直线”）在实践中因相机镜头特性引入的扭曲而被违背。其中径向和切向扭曲(radial and tangential distortion) 效应都可以相对容易地建模：

\[ \begin{aligned}\mathbf{x}^{\prime}&=\underbrace{(1+\kappa_1r^2+\kappa_2r^4)}_{\text{Radial Distortion}}\begin{pmatrix}x\\y\end{pmatrix}+\underbrace{\begin{pmatrix}2\kappa_3xy+\kappa_4(r^2+2x^2)\\2\kappa_4xy+\kappa_3(r^2+2y^2)\end{pmatrix}}_{\text{Tangential Distortion}}\\\mathbf{x}_s&=\begin{pmatrix}f_xx^{\prime}+c_x\\f_yy^{\prime}+c_y\end{pmatrix}\end{aligned} \]

图像可以被去扭曲(undistorted)，使得透视投影模型适用
对于广角镜头 (wide-angle lenses)（例如鱼眼镜头），必须使用更复杂的扭曲模型

例子

例 1 例 2 例 3 例 4

纠正径向扭曲：

投影可能会很 tricky，或者说会产生一些有意思的错觉，比如：

投影换个角度看 ...

明明是画在地面（二维平面）上的，但这个地球看起来就像个立体的物体。

视频链接：Making of 3D sidewalk art

一个投影可能对应无数种不同的物体形状，这便是 "tricky" 的来源。

透视投影对成像的影响：

保留了直线“直”的性质
但是长度和角度关系却被丢失了
- 长度
- 角度

其中因为角度问题，两条在物理世界平行的线会在图像中汇聚于一点（即消失点(vanishing point)）。

性质：

任意两条平行线之间都有一个共同的消失点 v
从相机中点 C 通过 v 的射线与直线平行
- v 告诉我们直线的方向
- v 可能在图像所在帧外面，甚至无穷远处

由于平面上任意两条平行线定义了一个消失点，这些消失点的并集就会形成一条消失线(vanishing line)。

需要注意的是，不同的平面会产生不同的消失线，因此消失线包含了平面朝向的信息。

例子

水平线透视效应

Photometric Image Formation⚓︎

Photometric Image Formation -- 光度成像。

前面探讨的都是单束光线在空间中的传播，现在就从像素强度和色彩的角度来看图像是如何形成的。光线由一个或多个光源发出(emit)，并在场景中物体（或介质）的表面反射(reflect) 或折射(refract)（一次或多次）。

渲染方程 (rendering equation) 的介绍见《计算机图形学》“光线追踪”一节的笔记，这里仅列出方程和示意图： $$ L_{\mathrm{out}}(\mathbf{p},\mathbf{v},\lambda)=L_{\mathrm{emit}}(\mathbf{p},\mathbf{v},\lambda)+\int_\Omega\mathrm{BRDF}(\mathbf{p},\mathbf{s},\mathbf{v},\lambda)\cdot L_{\mathrm{in}}(\mathbf{p},\mathbf{s},\lambda)\cdot(-\mathbf{n}^T\mathbf{s})d\mathbf{s} $$