三维重建-立体校正(Recitification)

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来源：公众号@计算摄影学

一. 直观认识立体校正

在文章68. 三维重建3-两视图几何中，我们看到通过三角测量，可以确定一个像点在三维空间中的位置，其前提是我们提前获取了这个像点在另外一个图像中的对应点，并且知道了两个相机的相机矩阵。

获取在两个图像中的成对匹配点，也就是同一个3D点在两个图像上的投影点非常重要。我在上述文章中为你展示了两视角几何模型中的对角几何约束关系，这样当需要搜索像点x的对应匹配点x'时，我们可以将搜索范围控制到第二幅图像的极线l'上。

然而，l'通常不是水平的，因此我们需要在第二幅图像的一条倾斜线段上进行搜索。这样的算法是很低效的，尤其是当我们需要用到图像块的特征去做点匹配的判断时。在之后的文章中，我会介绍”立体匹配“，这个过程需要对图像中的所有点寻找匹配点，如果每个点都还按照这种倾斜线段搜索的方法去操作，就会特别特别慢。因此，我们必须引入立体校正(Rectification)操作，它对两幅图像做变换，最终使得两幅图像的极线平行，且在水平方向对齐。这样，当我们需要搜索对应的匹配点时，就只需要在水平方向上进行一维搜索，大大加快了速度。

这个过程，就好像是我们创造了两个内参相同的虚拟相机，它们指向同一个方向进行拍摄原来的场景，得到两幅新的图像，如下图所示：

下面展示了在同一个场景用双摄手机的两个摄像头拍摄的一对图像，两个摄像头具有不同的内参数，因此拍摄出的图像视角间有明显的空间变换和尺度差异。

这个手机的摄像头是纵向排列的，拍出的图像如下图所示

所以当我们画出部分极线时，会发现这些极线是倾斜的，没有对齐。

即便我们根据内参数对图像进行一定比例的缩放，使得两幅图像尺寸一致，我们发现极线依然不能对齐，而且是倾斜的：

当执行我上面提到的立体校正步骤后，两个图像的所有极线将变为水平，且在纵向对齐，此时两个图像的尺度也校正到一致状态。注意这两个摄像头在手机上是纵向排布的，为了让极线在水平方向，我把图像进行了90度旋转。如果不做这样的旋转，极线就是在纵向对齐的，这不利用后续立体匹配这类算法的处理。

仅为了查看方便，我们可以将图像极线重新调整为纵向，观察和比较一下：

二. 立体校正算法原理

2.1 理论推导

正式来说，图像立体校正是指对两幅图像分别进行一次平面投影变换，使两幅图像的对应极线在同一条水平向上，而对极点被映射到无穷远处， 这样可以使两幅图像只存在水平方向上的视差，立体匹配问题从二维 降到一维，从而提高了匹配的速度。

虽然有各种各样的立体校正算法，今天我只会介绍一种非常容易理解的方法，而且也是广泛应用的一种方法：

作者给出了一种简单的图像校正方法，只需要知道两个相机的相机矩阵，且要求两个相机视角相差不大——这种假设在我面临的项目里面都是成立的，所以我比较喜欢这种算法。

现在来进行一点点简单的推导，请抓稳扶好

由文章66. 三维重建1——相机几何模型和投影矩阵我们知道

又由于

且从Xw到投影成像点的直线一定会过光心，如下图所示

因此，我们可以把三维空间点坐标表示为下面的式子(上横线表示齐次坐标)，c是指光心的坐标，\lambda是比例因子，用来调节Xw的位置在这条线上的位置。

接下来，我们看看两个相机在校正前和校正后的几何模型：

可见，在校正前和校正后，相机的投影矩阵发生了变化，所以同一个3D点的投影点也发生了变化。校正后，我们看到两个光心所在的主平面是平行的，它们都看向同一个方向。我们用下标o代表origin，用下标n代表new，那么，上面的公式就变成了：

在进行立体校正时，我们是已知两个相机的相机矩阵的，因而也就知道了两个相机的光心坐标。同时，在立体校正前后，现在讲的Fusiello等的算法假设光心是不变的，因此我们可以联立上面两个式子，得到投影点的关系：

其中：

因此，为了做两个相机的校正，我们只需要确定好新的虚拟相机的内参数及旋转矩阵即可。

先说内参数：在校正之后，我们需要两个内参数完全一致的虚拟相机，因此在Fusiello等的算法中，直接用下面的式子得到新相机的内参数：

再看看旋转矩阵：校正之后，两个相机的方向是一致的，它们的旋转矩阵可以展开如下：

其中，旋转矩阵的三行代表着新相机矩阵的X/Y/Z轴，它们分别具有如下的特点：

• 1. X轴应该平行于两个相机光心的连线，所以有：

• 2. Y轴应该垂直于X轴和原始相机的视线方向(即原始相机坐标系的Z轴，我们用k来表达)所在的平面：

• 3. Z轴应该垂直于X轴和Y轴所在的平面：

到此为止，我们就确定了虚拟相机的方向（旋转矩阵），光心（c1和c2)，内参，这样就很容易利用刚提到的公式来对图像进行变换了：

2.2 具体实现

在具体实施中，我们假设已经通过相机的几何参数标定（见文章67. 三维重建2——相机几何参数标定）获得了两个相机的内参和外参，并且已经对图像进行了畸变校正。那么，整个校正过程可以总结如下：

在作者的论文中，列出了22行Matlab代码完成这个过程，你可以查阅看看。作者还把相关的代码、数据放到了sci.univr.it/∼fusiello/rect.html供我们学习，很赞！

这个算法的使用要点如下：

• 算法本身没有考虑图像的镜头畸变，因此使用时需要先对图像点做畸变校正

• 要注意原始相机之间的排布方式。正如一开始所描述的，如果相机之间是纵向排列的，需要先把图像旋转到水平，才能进行水平的极线校正对齐。比如，常见手机多摄像头的排布方式如下，在应用上述算法时，要提前对图像做一些预先的旋转，才能保证校正后极线位于水平方向

• 整个算法非常依赖于准确的内参、外参。如果这些信息有误差，最终校正后的极线就不一定能水平对齐了。

2.3 效果展示

这里我展示用同样一个手机拍出的更多图像，你可以清晰的看到图像在校正前后极线的变化：

校正前：

校正后：

校正前：

校正后：

三. 总结

今天我给你介绍了一个非常简单，容易复现的立体校正算法。事实上，我这边的实际项目中也是在这个算法的基础上进行扩展，进而进行实际应用的。所以我觉得这个算法非常实用，好用，推荐给你学习，希望能给你带来启发。

如果你在实际使用中发现了对极线无法水平对齐，就要考虑到标定的精度了。比如标定时的状态和你实际使用相机时的状态发生了轻微的改变——这种情况很常见——你就需要考虑如何对相关参数进行进一步的调优，才能更好的使用这个算法。

四. 参考文献

• CMU 2021 Fall Computational Photography Course 15-463, Lecture 17

• Andrea Fusiello, et al, A compact algorithm for rectification of stereo pairs

• Richard Szeliski, Computer Vision: Algorithms and Application.

• Stefano Mattoccia, Stereo vision: algorithms and applications, Università di Firenze, May 2012

• 68. 三维重建3——两视图几何

• 67. 三维重建2——相机几何参数标定

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