请解释多视图几何中的相机模型，并结合经典著作《计算机视觉中的多视图几何》详述其在三维空间重建中的作用。

在计算机视觉中，理解相机模型是多视图几何处理的基础。相机模型描述了三维世界中的点如何通过相机的投影映射到二维图像平面上。最经典的模型之一是针孔相机模型，它假设光线通过一个没有厚度的点（针孔）进入，并在成像平面上形成倒立的图像。这一模型虽然简单，但它能够很好地近似真实相机的工作原理。

参考资源链接：[《计算机视觉中的多视图几何》经典第二版详解](https://wenku.csdn.net/doc/4am8d4p7u3?spm=1055.2569.3001.10343)

结合经典著作《计算机视觉中的多视图几何》，可以更深入地理解相机模型及其在三维空间重建中的应用。Richard Hartley和Andrew Zisserman详细阐述了相机的内在参数（焦距、主点、镜头畸变等）和外在参数（位置和方向），这些参数共同决定了三维点到二维图像的精确映射。

在实际的三维重建过程中，首先需要对相机进行标定以获得这些参数。标定之后，通过匹配不同视角下的特征点，结合相机模型，可以恢复出这些点在三维空间中的位置。这一过程称为结构从运动（Structure from Motion, SfM），它是多视图几何的一个核心应用。

在《计算机视觉中的多视图几何》中，Hartley和Zisserman不仅提供了关于相机模型的理论基础，还展示了如何通过不同的算法实现从多视图图像中恢复出三维结构。例如，他们讨论了线性方法、迭代方法以及利用几何约束的方法，每种方法都有其适用的场景和优缺点。

因此，多视图几何中的相机模型不仅是理解图像成像过程的基石，也是实现三维空间重建的关键。它为计算机视觉的其他高级话题，如立体视觉、运动恢复结构（SfM）、视觉SLAM等奠定了基础。对于想要深入掌握计算机视觉技术的专业人士来说，这本经典著作是必不可少的学习资源。

参考资源链接：[《计算机视觉中的多视图几何》经典第二版详解](https://wenku.csdn.net/doc/4am8d4p7u3?spm=1055.2569.3001.10343)