Triangulation (computer vision) とは

コンピュータ視覚三角測量では、2つ以上の画像上にその投影が与えられた場合に、3次元空間内の点を決定するプロセスを指す。この問題を解決するためには、カメラ行列によって表される最も単純な場合には、関与するカメラの3Dから2Dへのカメラ投影関数のパラメータを知ることが必要である。三角測量は時には再構成とも呼ばれます。
三角測量の問題は理論的には些細なことです。画像の各点は3D空間内の線に対応するため、3Dの線上のすべての点が画像内の点に投影されます。 2つ以上の画像内の対応する点の対が見つかることができる場合は、共通の3D点xの投影である必要があります。画像点によって生成される線の集合は、x(3D点)で交差しなければならず、x(3D点)の座標の代数的定式化は、以下に示すように、様々な方法で計算することができる。
しかしながら実際には、画像点の座標は任意の精度で測定することができない。その代わりに、レンズの歪みや関心点の検出誤差による幾何学的ノイズなど、さまざまな種類のノイズによって、測定された画像座標が不正確になります。結果として、対応する画像点によって生成される線は、必ずしも3D空間内で交差するとは限らない。問題は、測定された画像点に最適に適合する3D点を見つけることである。文献には、最適性を定義する方法および最適な3D点を見つける方法に関する複数の提案がある。それらは異なる最適性基準に基づいているので、様々な方法は、ノイズが関与するときの3D点xの異なる推定値を生成する。