三维重建关键：图象对应与摄像机标定

三维重建是计算机视觉的核心研究领域，旨在从图像数据中推断出物体在三维空间中的位置和形状。该过程由三个关键步骤构成：图像对应点的确定、摄像机标定和两幅图像间摄像机运动参数的估计。 1. **图像对应点的确定**：这是三维重建的第一步，它涉及在不同图像中找到相同物体的对应点，这些点通常通过特征匹配或深度学习算法来识别。这些对应点提供了必要的几何关系，以便后续步骤进行。 2. **摄像机标定**：摄像机标定是整个流程中的核心环节，它涉及到摄像机内部参数（如焦距、主点等）和外部参数（如镜头畸变、旋转和平移）的确定。摄像机标定的目的是建立一个从像素坐标到三维空间的映射模型，即从图像中的二维像素坐标转换为真实世界中的三维坐标。传统方法可能依赖于静态场景下的特征点或者特定的校准板，而现代技术还包括主动视觉方法和自标定方法。 - **传统摄像机标定方法**：通常利用预先知道的场景特征（如棋盘格或固定图案）作为标定对象，通过解析几何计算出摄像机参数。这类方法依赖于外界提供的信息。 - **主动视觉摄像机标定**：这种方法利用相机自身的行为（如旋转或移动）来估计参数，比如通过运动学约束或视觉里程计技术。 - **自标定方法**：摄像机可以利用自身的图像信息进行自我校准，无需外部参照物，这在无标定环境或者移动设备中尤其有用。自标定通过图像处理和机器学习技术，从图像内部特征进行参数估计。 3. **摄像机坐标系与图像坐标系**：在三维重建中，有三种关键坐标系需要理解：世界坐标系（描述全局空间）、摄像机坐标系（表示摄像机参考系，包括像平面的坐标）以及图像坐标系（像素坐标）。摄像机标定需要将这三个坐标系之间的关系建立起来，通常通过标定矩阵K表示。 4. **摄像机内参数矩阵K**：这是摄像机标定的核心，它包含焦距、主点坐标、像素尺寸等信息，以及用于纠正透视效应的项。在齐次坐标形式下，K矩阵描述了从三维世界到二维图像的投影变换。 摄像机标定是实现三维重建的关键技术，它不仅影响着重建的质量，也在很大程度上决定了计算机视觉系统对现实世界的感知能力。随着技术的发展，摄像机标定方法也在不断创新，以适应不同的应用场景和需求。