相机成像模型与标定技术详解

"相机成像模型及相机标定原理整理" 本文主要探讨了相机成像模型和相机标定的基本概念，特别关注了坐标系的转换、单目相机成像模型以及相机内参和外参的求解过程。相机标定是计算机视觉和SLAM（Simultaneous Localization And Mapping，同时定位与建图）领域的重要环节，它能够确定相机的内在特性，建立图像像素坐标与真实世界坐标之间的关系。 首先，文章提到了在视觉SLAM中常用的三个坐标系：世界坐标系、相机坐标系和图像坐标系。世界坐标系是全局参考框架，而相机坐标系以摄像机光心为原点，图像坐标系则以图像左上角为原点，基于像素计数。坐标系之间的转换依赖于相机的内参和外参，内参涉及相机内部光学系统的特性，如焦距；外参则涉及相机相对于世界坐标系的位置和方向。 接着，文章介绍了单目相机的针孔成像模型，这是描述三维空间点如何在二维图像上投影的基本模型。在该模型中，空间点通过焦距与成像平面相交形成投影，这个过程可以用线性代数的矩阵表示，即投影矩阵乘以空间点的齐次坐标得到图像坐标。 相机标定的过程通常采用张氏标定法，该方法包括以下步骤：首先，根据对应点的坐标求取单应性矩阵；然后，利用内参约束条件求解内参矩阵；接下来，通过极大似然估计来减小误差；最后，考虑相机的畸变模型，将畸变参数纳入似然函数中进行完整的极大似然估计，从而得到准确的标定参数。 相机的内参矩阵包含了焦距、主点偏移等信息，它定义了从相机坐标系到成像平面的映射。外参矩阵描述了相机在世界坐标系中的位置和姿态，通常由旋转矩阵和平移向量组成。这些参数对于准确地将图像像素坐标转换为3D空间坐标至关重要，对机器人导航、物体识别和场景重建等领域有重大影响。 总结来说，这篇资源涵盖了相机成像的基本原理，包括坐标系的定义、针孔相机模型的数学描述以及相机标定的步骤和目的。理解这些概念是进行高级计算机视觉应用的基础，例如视觉SLAM系统中的定位和建图。