Triangulation

1. 수학 기초
2. 영상·카메라 모델
3. 카메라 캘리브레이션
4. 사영기하
5. 특징점과 대응점
6. 에피폴라 기하
7. 스테레오 정류
8. 삼각측량
9. 오차 분석
10. 움직이는 물체 추적

기초

하나의 픽셀이 3차원 공간의 하나의 점이 아니라, 카메라 중심에서 뻗어나가는 하나의 광선을 의미 따라서 물체의 실제 크기, 지면, 기준 물체 등의 추가 정보가 없다면 절대 깊이를 기하학적으로 결정할 수 없음 3D에서 2D로 투영되면서 생기는 본질적 모호성

조건

• 각 카메라의 내부 파라미터를 알고 있다.
• 두 카메라 사이의 위치와 자세를 알고 있다.
• 같은 시점에 같은 표적을 관측한다.
• 두 영상에서 같은 물리적 지점을 찾아낸다.

삼각측량의 입력은 캘리브레이션된 카메라 행렬, 상대 자세, 두 영상의 대응점

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분야	반드시 알아야 할 내용
선형대수	벡터, 행렬 곱, 역행렬, 전치, rank, null space
분해	고유값보다 SVD가 우선
기하	내적, 외적, 직선·평면, 좌표계 변환
사영기하	동차좌표, scale equivalence
회전	회전행렬, Rodrigues 벡터, quaternion 개념
최적화	최소제곱법, 비선형 최소제곱
확률	평균, 공분산, 가우시안 노이즈, 오차 전파

Ax = 0을 SVD로 푸는 방법
3D 좌표를 회전·이동시키는 방법
동차좌표를 일반 좌표로 변환하는 방법
측정 오차가 결과에 어떻게 전달되는지

SVD는 캘리브레이션, fundamental matrix 추정, DLT 삼각측량에 반복해서 등장

1. 디지털 영상과 카메라의 물리적 기초
2. 핀홀 카메라 모델
3. 카메라 캘리브레이션
4. 동차좌표와 사영기하
5. 대응점과 강건 추정
6. 에피폴라 기하
7. 스테레오 캘리브레이션과 정류
8. 삼각측량
9. 거리 오차 분석