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。

在计算机视觉领域，相机模型是理解图像如何从三维场景生成的重要桥梁。根据《计算机视觉中的多视图几何》一书的阐述，相机模型主要分为针孔相机模型和更复杂的投影模型。针孔相机模型是最基础的模型，它假设光线通过一个理想的点（针孔），在成像平面上形成倒立的图像。而更复杂的模型如仿射相机模型和透视相机模型则考虑了透镜的非线性畸变和镜头参数的影响。

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)

在三维空间重建过程中，相机模型的准确应用尤为关键。首先，通过相机标定技术，我们可以获取相机的内在参数（焦距、主点坐标等）和外在参数（相机在空间中的位置和朝向）。这些参数对于将二维图像与三维世界坐标关联至关重要。

然后，通过多视图几何中的投影理论，我们可以利用不同视角下的图像信息，恢复出场景中物体的三维结构。《计算机视觉中的多视图几何》一书中详细介绍了如何利用特征匹配、三维点的重建和结构从运动（Structure from Motion，SfM）等方法来实现这一过程。这些技术使得我们可以从一系列不同视角拍摄的照片中，推算出相机的运动轨迹以及场景的三维几何结构。

此外，相机模型在三维重建中的作用还体现在对不同视图之间几何关系的理解上，这对于多视图立体匹配、三维模型建立和渲染等任务具有基础性的作用。书中不仅介绍了理论知识，还包含了算法和公式的详细推导，帮助读者更好地理解并运用到实际项目中。

在项目实战中，正确理解和应用相机模型，能够显著提高三维重建的准确性和效率。无论是在自动驾驶、机器人导航还是增强现实领域，多视图几何中的相机模型都是不可或缺的核心技术。建议深入阅读《计算机视觉中的多视图几何》中的相关章节，并结合实际案例进行实践，以深化对相机模型及其在三维空间重建中作用的理解。

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)