多视图三维重建与相机模型

"这篇文档是关于3D重建技术的，主要介绍了从多张图像进行3D重建的方法，包括张正友标记法，并详细探讨了不同类型的3D获取方法，如立体匹配、运动恢复结构、主动三角测量等。此外，文档还涵盖了图像形成和相机模型的原理，包括线性相机模型、非线性失真以及相机内外参数的标定。" 在3D重建领域，张正友标记法是一种重要的技术，它主要用于解决多视图几何问题，提高3D重建的精度和稳定性。这种方法通常涉及到对图像中的特征点进行检测、匹配和三维空间定位，通过三角测量原理计算出这些特征点在3D空间中的坐标。在实际应用中，张正友标记法可以用于机器人导航、虚拟现实、文化遗产保护等多个领域。 3D重建的常用方法分为多个类别。被动立体匹配是其中一种，它依赖于两个或更多相机从不同视角捕获同一场景，通过对图像中的对应点进行匹配来恢复深度信息。结构从运动（Structure-from-Motion, SfM）则利用单个移动相机拍摄的一系列图像，通过估计相机的运动轨迹和场景的三维结构来实现3D重建。 主动三角测量则引入了主动传感器，如激光雷达，向场景发射信号并测量回波时间来确定距离。其他方法包括飞行时间测距、基于阴影和光度立体的形状恢复、基于纹理和轮廓的形状恢复、基于失焦的形状恢复以及基于轮廓的形状恢复等，每种方法都有其特定的应用场景和优势。 图像形成和相机模型是3D重建的基础。线性相机模型描述了光线如何从3D世界映射到2D图像平面上，其中针孔相机模型是最简单但也是最常用的模型。相机模型还包括内部参数（如焦距、主点位置）和外部参数（如相机的位置和姿态），这些参数的校准是确保重建精度的关键步骤。 内部校准涉及镜头的畸变矫正，包括径向畸变和切向畸变；外部校准则涉及确定相机在世界坐标系中的位置和方向。通过这些基本概念和技术，我们可以构建准确的3D模型，从而在各种实际应用中实现高精度的视觉表现。