摄像机定标综述：计算机视觉中的关键步骤

计算机视觉作为信息技术领域的重要分支，其核心任务之一是解析摄像头捕捉到的二维图像，以推断出三维世界中物体的几何结构。摄像机定标（Camera Calibration）是实现这一目标的关键步骤，它涉及到确定相机的内部参数和外部参数，如焦距、光心位置、投影矩阵等。本文主要回顾了摄影测量学和计算机视觉领域中摄像机定标方法的发展历程和主要技术。 摄影测量学和计算机视觉都面临相同的摄像机参数获取问题，早期的摄影测量研究为此奠定了基础。摄像机定标的方法可以大致分为以下几类： 1. **直接法**：这种方法依赖于已知的几何结构（如平面或立体图案），例如棋盘格、圆环、平行线等，通过匹配图像上的特征点与结构，可以直接解出相机参数。这种方法通常精度较高，但对环境和拍摄条件有一定的要求。 2. **间接法**：利用多视图几何原理，通过在不同视角下拍摄同一场景，利用图像间的对应关系推导相机参数。这种方法适用于没有明显几何特征的场景，但计算复杂度较高。 3. **自标定法**：摄像机在无任何外部特征的情况下，通过自身内部特性（如畸变模型）进行自我校准。这在机器人视觉、手机摄像头等应用中非常实用，但需要预设的畸变模型准确性。 4. **深度学习方法**：近年来，随着深度学习的兴起，利用神经网络进行摄像机校准也成为一种新兴趋势。通过大量数据训练，可以实现端到端的参数估计，但依赖于大量的标注数据和计算资源。 论文作者针对这些方法进行了详细的分析和比较，着重探讨了它们在计算机视觉中的应用特点，比如在物体检测、姿态估计、立体视觉（如SLAM系统）以及三维重建等任务中的实际效果和适用场景。摄像机定标对于提高计算机视觉系统的精度和鲁棒性至关重要，尤其是在自动驾驶、机器人导航、虚拟现实和增强现实等领域。 总结来说，摄像机定标是计算机视觉中的关键技术，它的研究和优化不断推动着该领域的进步。无论是传统方法还是现代深度学习方法，都致力于解决摄像机参数的精确估计问题，以满足日益增长的实时、高精度和复杂场景下的视觉应用需求。