在计算机视觉中，SfM技术是如何通过多视角图像恢复三维结构的？请结合相机模型和内外参校准进行解释。

SfM（Structure-from-Motion）技术是一种基于多视角图像分析的三维重建方法，它能够通过分析在不同视角拍摄的图像序列，恢复出场景或物体的三维结构。为了正确理解SfM的工作原理，首先需要对相机模型和内外参校准有所了解。

参考资源链接：[三维重建技术综述：SFM方法与挑战](https://wenku.csdn.net/doc/1gaz0zwoit?spm=1055.2569.3001.10343)

相机模型是指用来描述相机如何捕捉现实世界并将其转换为二维图像的数学模型。其中，针孔相机模型是最简单也是最常用的相机模型，它假设光线通过一个理想的小孔，并在成像平面上形成倒立的图像。而实际中的相机往往存在镜头畸变等非线性效应，因此需要更复杂的相机模型来准确描述其成像过程。

内外参校准则是为了确定相机的内部参数（内参）和外部参数（外参）。内参包括焦距、主点坐标、镜头畸变系数等，它们决定了图像的尺度和扭曲程度。外参则包括相机在三维空间中的位置和方向，即旋转和平移信息。内参校准通常通过拍摄标定板，利用已知的几何特性来估计，而外参校准则通常涉及到多视角图像之间的匹配和对齐。

SfM技术通过以下步骤实现三维结构的恢复：
1. 特征匹配：在不同图像中识别并匹配相同特征点。
2. 相机姿态估计：根据匹配的特征点和图像序列，估计出每张图像的相机位置和朝向。
3. 三维点云重建：通过多个图像中的特征点位置，以及相应的相机姿态，重建出场景中的三维点云。
4. 三维模型生成：利用三维点云构建出更平滑和稠密的三维模型。

整个过程需要解决的是一个复杂的优化问题，通常涉及大量的计算和图像处理技术，比如非线性最小二乘法、图割（Graph Cut）算法等。SfM技术的挑战在于处理大规模图像数据时的计算效率和准确性，以及如何处理遮挡、动态物体等复杂场景。《三维重建技术综述：SFM方法与挑战》一书详细介绍了SfM的基础概念、技术细节以及面临的挑战，对于深入理解这一领域非常有帮助。

参考资源链接：[三维重建技术综述：SFM方法与挑战](https://wenku.csdn.net/doc/1gaz0zwoit?spm=1055.2569.3001.10343)