摄像机定标：线性模型在三维激光扫描中的应用

"这篇文档介绍了线性模型摄像机定标在三维激光扫描仪中的应用，主要探讨了结构光测距的基本原理以及线性模型摄像机定标的细节。" 在计算机视觉领域，摄像机定标是至关重要的一步，它涉及到从二维图像中恢复三维信息的技术。线性模型摄像机定标，也被称为针孔模型，是一种简化光学成像几何关系的模型，它用于描述摄像机如何将三维世界中的点投影到二维图像平面上。 首先，文档讲解了三维激光扫描仪的结构光测距原理。这种方法利用特定形状的结构光（如点状、条状或网状），结合图像处理，来获取物体表面的几何信息。例如，线光源产生的狭窄激光平面投射到物体上，形成光条纹，通过分析这些条纹在图像中的形状和间隔，可以推断出物体表面的深度和高度。随着物体的旋转，激光扫过表面，获取全面的三维数据。 接着，文章转向线性模型摄像机定标。计算机视觉系统依赖于摄像机来捕捉图像，然后通过分析图像来确定物体的位置和形状。图像中的每个像素对应空间中特定点的光强信息。摄像机成像几何模型将这些像素位置与空间点的几何关系联系起来。摄像机参数，包括焦距、主点坐标等，需要通过实验和计算来确定，这就是摄像机定标的过程。线性模型假设光线经过摄像机的光心（针孔）并直接投影到图像平面上，这种模型虽然简化的，但在许多应用场景中非常实用。 在描述几何模型时，文档提到了三个坐标系：图像坐标系、摄像机坐标系和世界坐标系。图像坐标系是以像素为单位的，仅表示像素在图像数组中的位置。摄像机坐标系是相对于摄像机自身的，而世界坐标系则是全局的，通常用于描述物体在现实世界中的位置。通过摄像机定标，可以建立这三个坐标系之间的转换关系，从而将图像坐标转换为真实世界的空间坐标。 这篇文档深入浅出地阐述了摄像机定标中的线性模型，以及三维激光扫描仪如何利用结构光测距技术获取物体的三维信息。这些技术在机器人导航、虚拟现实、产品设计和质量检测等领域有着广泛应用。理解这些概念对于进行计算机视觉研究或开发相关系统至关重要。