[发明专利]一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法

权利要求书

1.一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法，其特征在于包括以下步骤：

步骤1、计算本质矩阵E；

步骤2、由本质矩阵恢复摄像机矩阵P；

步骤3、将摄像机矩阵P转换为连续相对定向元素初始值；

步骤4、将连续相对定向元素初始值转换为独立向定向元素初始值；

步骤5、构建独立相对定向误差方程、最小二乘法求解独立相对定向元素改正数、更新独立相对定向元素进行最小二程迭代求解，实现倾斜影像相对定向功能；

所述步骤1的计算方法为：由一定数量的同名像点求解得到两影像间的基础矩阵F，进而计算得到本质矩阵E；

所述步骤2的实现方法为：在归一化坐标下，给定本质矩阵E和第一幅影像摄像机矩阵P＝[I|0]，由本质矩阵的奇异值分解结果E＝UWV^T，得到四种可能的平移、旋转变换组合来组成第二幅影像对应的摄像机矩阵，将四种可能的摄像机矩阵带入下式：

解算z₁、z₂，求得z₁、z₂均满足大于零的约束，则对应的摄像机矩阵为唯一正确解，从而确定了摄像机矩阵唯一解的P＝[R_cv|t_cv]；式中，z₁、z₂分别为点P在第一、二幅影像对应摄像机坐标系中的成像深度；K₁、K₂分别为第一、二幅影像的对应相机的标定矩阵；p₁、p₂分别表示某空间点P在第一、二幅影像图像坐标系下的齐次坐标；R_cv、t_cv给出了由第二张影像摄像机坐标系到第一张影像摄像机坐标系的刚体变换的旋转矩阵与平移向量。

2.根据权利要求1所述的一种基于本质矩阵分解的倾斜影像相对定向方法，其特征在于：所述步骤3的实现方法为：

根据连续相对定向元素的定义，基线向量t_ph＝B＝(B_x,B_y,B_z)^T＝¹O₂为由第一张影像像空间坐标系中心到第二张影像像空间坐标系中心的平移向量，在与实际基线长度相差一个缩放因子的情况下由b_y,b_z计算得到；第二张影像像空间坐标系到第一张影像像空间坐标系的旋转矩阵为R_ph，该旋转矩阵R_ph由连续相对定向元素中三个角元素ω,κ按α_x-ω-κ转角系统构成，故空间点P在第一张影像像空间坐标系下的坐标向量¹P_ph可由第二张影像像空间坐标系中的坐标向量²P_ph按下式转化得到：

¹P_ph＝R_ph²P_ph+t_ph

多视图几何中摄像机坐标系C-XYZ与摄影测量中的像空间坐标系S-xyz的相互关系由下式表示：

P_cv＝DP_ph

其中，D矩阵为主对角线元素为1或-1的对角阵，表示如下：

进而有：D²P_ph＝R_cvD¹P_ph+t_cv

整理得：¹P_ph＝DR_cv^TD²P_ph-DR_cv^Tt_cv

得到：

连续相对定向几何模型采用α_x-ω-κ转角系统，相对定向角元素应满足ω∈(-90°,90°)和κ∈[-180°,180°]，由得到R_ph、t_ph后，依据由R_ph计算连续相对定向角元素ω,κ；b_y,b_z由基线向量t_ph＝(B_x,B_y,B_z)^T导出。