Çoklu Görünüm Geometrisi ve 3 Boyutlu Yeniden Yapılandırma
Çoklu görünüm geometrisi, aynı sahnenin farklı bakış açılarından çekilmiş görüntüler arasındaki ilişkileri incelerken, 3 boyutlu yeniden yapılandırma bu ilişkileri sahne yapısını ve kamera konumlarını geri kazanmak için kullanmaktadır.
Tanım
Çoklu görünüm geometrisi, bir sahnenin birden fazla görüntüsünü ilişkilendiren geometrik kısıtlamaların incelenmesidir; 3 boyutlu yeniden yapılandırma ise bu görüntülerle tutarlı sahne yapısının ve kamera pozlarının geri kazanılmasıdır.
Kapsam
Bu konu, derinlik tahmini için epipolar geometri ile temel (fundamental) ve esas (essential) matrisleri, iki ve çoklu görünüm stereosunu, üçgenlemeyi (triangulation), kameraları ve noktaları birlikte geri kazanan hareketten yapı (structure from motion) yöntemini ve tam yeniden yapılandırmanın doğrusal olmayan iyileştirmesi olarak demet ayarlamasını (bundle adjustment) kapsamaktadır.
Temel sorular
- İki görüntüde görülen aynı sahne noktasını hangi kısıtlamalar ilişkilendirmektedir?
- Stereo yazışmadan (correspondence) derinlik nasıl geri kazanılmaktadır?
- Kamera pozları ve sahne yapısı eş zamanlı olarak nasıl geri kazanılmaktadır?
- Büyük bir yeniden yapılandırma, yeniden izdüşüm hatasını en aza indirmek için nasıl iyileştirilmektedir?
Anahtar kavramlar
- Epipolar geometri
- Temel (Fundamental) ve Esas (Essential) Matrisler
- Stereo yazışma (correspondence)
- Üçgenleme (Triangulation)
- Hareketten yapı (Structure from motion)
- Demet ayarlaması (Bundle adjustment)
Temel kuramlar
- Epipolar geometri
- İki görünüm için, bir görüntüdeki bir nokta, eşleşmesini diğer görüntüdeki bir çizgiye kısıtlamaktadır; bu durum, yazışma (correspondence) aramasını azaltan ve stereo ile hareket tahmininin temelini oluşturan temel (fundamental) matris tarafından kodlanmaktadır.
- Demet ayarlaması (Bundle adjustment)
- Yeniden yapılandırma, tüm kamera parametrelerini ve 3 boyutlu noktaları toplam yeniden izdüşüm hatasını en aza indirecek şekilde birlikte optimize ederek iyileştirilmektedir; bu, hareketten yapının (structure from motion) temelini oluşturan büyük, seyrek, doğrusal olmayan bir en küçük kareler problemidir.
Klinik önem
Çoklu görünüm yeniden yapılandırması, 3 boyutlu haritalama ve fotogrametriyi, robotlar ve dronlar için görsel eş zamanlı konumlandırma ve haritalamayı (SLAM), artırılmış gerçekliği, kültürel mirasın dijitalleştirilmesini ve fotoğraf koleksiyonlarından 3 boyutlu modellerin oluşturulmasını mümkün kılmaktadır.
Tarihçe
Fotogrametri üzerine inşa edilen çoklu görünüm geometrisinin izdüşümsel formülasyonu 1990'larda pekiştirilmiştir; demet ayarlaması 2000 yılında sentezlenmiş ve daha sonra büyük ölçekli hareketten yapı sistemleri internet fotoğraf koleksiyonlarından şehirleri yeniden yapılandırmıştır.
Öne çıkan isimler
- Richard Hartley
- Andrew Zisserman
- Bill Triggs
İlgili konular
Temel eserler
- hartley2004
- triggs2000
Sıkça sorulan sorular
- 3 boyutlu yapı düz görüntülerden nasıl geri kazanılabilmektedir?
- İki veya daha fazla bilinen bakış açısından görülen bir nokta üçgenlenebilmekte ve görünümler arasında birçok noktanın eşleştirilmesi, hem sahne yapısını hem de kamera konumlarını ölçek dahilinde yeniden yapılandırmaya yetecek kadar kısıtlamaktadır.
- Hareketten yapı (structure from motion) nedir?
- Bu, bir dizi örtüşen görüntü almayı, eşleşen özellikleri bulmayı ve her bir kameranın nerede olduğunu ve 3 boyutlu noktaların nerede olduğunu eş zamanlı olarak çözmeyi içeren bir süreçtir; bu süreç seyrek bir 3 boyutlu model ve kamera yörüngesi üretmektedir.