摄像机标定详解：从实际坐标到数字图像的转换与三维重建

摄像机标定与三维重建是计算机视觉中的核心概念，本讲义详细介绍了从实际图像坐标到数字图像坐标的变换过程，以及相关技术在图像处理和三维重建中的应用。以下是主要内容的概述： 1. 引言： - 摄像机标定是通过数学模型确定相机内部参数和外部参数的过程，以便于精确地将二维图像中的像素坐标转换为三维空间中的坐标。三维重建则是利用多个摄像头的观测数据来恢复出场景的三维结构。 2. 图像的形成过程： - 形成过程涉及四个步骤：世界坐标系下的物体坐标、通过刚体变换传至摄像机坐标系、通过透视投影映射到图像坐标系，最后经过畸变校正得到数字化图像。摄像机坐标系和图像坐标系是理解这一过程的关键，其中可能存在畸变需要校正。 3. 传统标定方法： - 讲义提到三种主要方法：直接线性变换(DLT)、快速绝对摄像机定位(RAC)和简易标定法，每种方法都有其优缺点，适用于不同场景和精度需求。 4. 预备知识： - 在进行摄像机标定之前，需要了解相关数学基础，如矩阵运算、向量几何和摄影几何等，这些是实现精确标定的基础。 5. 摄像机自标定： - 自动标定允许摄像机在没有外部参照的情况下，通过自身内部特征或图像内容来估计参数，这对于移动设备和无人机等应用场景尤其重要。 6. 基于主动视觉的摄像机标定： - 这种方法强调通过主动控制光源或目标点位移，获取更多的信息来提高标定的精度和鲁棒性。 7. 分层重建理论： - 通过多视图几何原理，利用不同视角的图像信息进行多层次的三维重建，这在结构光、立体视觉等领域有广泛应用。 8. 多视点几何： - 通过多个摄像头观察同一场景，可以利用相对运动和同名点来计算相机之间的相对旋转和平移，从而推断出三维空间中的物体位置。 本讲义深入浅出地探讨了摄像机标定的理论和实践，涵盖了从基本概念到具体技术方法，旨在为从事计算机视觉研究和应用的人员提供一个全面的理解框架，特别是在图像处理和三维重建领域。通过学习和掌握这些内容，读者能够更好地理解和应用摄像机标定技术。