投影矩阵推导

其实问题就是给定y方向的视域角\(\alpha\),和视域的宽高比\(r\),求投影矩阵。

我们首先假设投影平面距离摄像机的距离为\(d\),视域的宽为\(w\),高为\(h\),近剪裁面距离摄像机的距离为\(n\),远剪裁面距离摄像机的距离为\(f\),那么首先有:

\[r= \frac{w}{h} \]

\[tan\frac{\alpha}{2} = \frac{h}{d} \]

假设观察坐标系中的任一点\(P\),坐标为\((x,y,z)\),通过投影变换到投影平面的坐标为\((x',y',z')\),由相似三角形,得到:

\[\dfrac{x'}{x} = \dfrac{d}{z} \]

\[\dfrac{y'}{y} = \dfrac{d}{z} \]

综合上式,求出\(x'\)\(y'\)

\[x'= \dfrac{h x}{tan\dfrac{\alpha}{2} z} \]

\[y'= \dfrac{h y}{tan\dfrac{\alpha}{2} z} \]

位于视锥体中的\(x'\)\(y'\)满足\(-w \leq x' \leq w\)\(-h \leq y' \leq h\),那么将其归一化有:

\[x'= \dfrac{x}{r tan\dfrac{\alpha}{2} z} \]

\[y'= \dfrac{y}{tan\dfrac{\alpha}{2} z} \]

注意到上述求得的\(x'\)\(y'\)里的分母中均包含\(z\),为了用矩阵形式来表达投影变换,必须要借助齐次坐标,有:

\[[x, y, z, 1] \cdot \begin{bmatrix} \dfrac{1}{rtan\dfrac{\alpha}{2}} & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \dfrac{1}{tan\dfrac{\alpha}{2}} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & A & 1 \\ 0 & 0 & B & 0 \end{bmatrix} = [x'\cdot z, y' \cdot z, Az+B, z] \]

因而可得到\(z'=\dfrac{Az+B}{z}\)。同时,我们希望\(z'\)满足:

  1. \(0 \leq z' \leq 1\)
  2. 对于原始的\(z_1,z_2\),如果满足\(z_1 < z_2\),那么\(z'_1 < z'_2\)

因为原始的\(z\)范围为\(n \leq z \leq f\),所以有:

\[\begin{cases} \dfrac{An+B}{n} = 0 \\ \dfrac{Af+B}{f} = 1 \end{cases} \]

解方程组,得到:

\[\begin{cases} A = \dfrac{f}{f - n} \\ B = \dfrac{nf}{n - f} \end{cases} \]

综上,得到最终的投影矩阵为

\[\begin{bmatrix} \dfrac{1}{rtan\dfrac{\alpha}{2}} & 0 & 0 & 0 \\ 0 & \dfrac{1}{tan\dfrac{\alpha}{2}} & 0 & 0 \\ 0 & 0 & \dfrac{f}{f - n} & 1 \\ 0 & 0 & \dfrac{nf}{n - f} & 0 \end{bmatrix} \]

所以,投影变换后的\(z' = \dfrac{f}{f - n} + \dfrac{nf}{(n - f)z}\)

让我们观察下不同情况下\(n\)\(f\)的取值变换\(z'\)的函数曲线。投影矩阵推导1

左边的曲线是\((n=1,f=100)\),右边的曲线是\((n=10,f=100)\)。不难看出,当\(n\)\(f\)的差距越小时,变换后的\(z'\)精度更高。

在进行投影变换之后,透视除法之前,这时候坐标系称作齐次剪裁空间或者投影空间。在透视除法之后,被称作标准设备坐标系。

posted @ 2020-01-31 20:30  异次元的归来  阅读(349)  评论(0编辑  收藏  举报