像机线性参数的求解-docker+jenkins+harbor+gitlab

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文件名称：像机线性参数的求解-docker+jenkins+harbor+gitlab
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更新时间：2021-06-08 15:37:56
摄像 测量学 (1) 共面控制点成像映射矩阵的计算 为了简化共面点成像关系的表达，将共面控制点所在平面作为世界坐标系的 XY 平 面。根据 2.1.4 节的介绍，这时的成像关系可以用映射矩阵 H 表示为式(2.1.24)。一般通 过极大似然估计计算映射矩阵 H。由于像差、图像噪声、像点提取误差等的存在，实际 图像点(x, y)并不严格满足式(2.1.24)。因此，极大似然估计过程就是使根据 H 的估计值对 控制点重投影得到的像点 ( ),x y 与实际像点(x, y)之间的残差 小化的过程，即目标函数 为 (2) 像机线性参数的求解 记组成映射矩阵的各列向量为 h1、h2、h3，组成 R 的各列向量为 r1、r2、r3。则根 据映射矩阵的表达式(2.1.25)，有 其中 K 为像机的内参数矩阵，T 为平移向量，ZC为比例系数。H 已经通过 大似然 估计求解。根据旋转矩阵 R 的正交性，有 根据式(3.2.11)，有 代入式(3.2.12)得到关于像机内参数矩阵 K 的两个基本约束 令 ( ) ( )2 2m in i i i i i x x y y⎡ ⎤− + −⎣ ⎦∑ (3.2.10) [ ] [ ] [ ] 0 1 1 0 0 0 1 x x y y C C F C F C T K T Z Z ⎡ ⎤ ⎢ ⎥= =⎢ ⎥ ⎢ ⎥⎣ ⎦ 1 2 3 1 2 1 2h h h r r r r (3.2.11) 1 1 20 , 1 T T T= = =2 1 2r r r r r r (3.2.12) 1 1 1, ,C C CZ K Z K T Z K − − −= = =1 1 2 2 3r h r h h (3.2.13) 1 1 1 0T T T K K K K K K − − − − − − ⎧ = ⎨ =⎩ T 1 2 T T 1 1 2 2 h h h h h h (3.2.14)