摄像机标定：三维重建的关键路径

摄像机标定是计算机视觉领域的重要技术，它的主要目的是实现三维重建，即从图像数据中恢复出真实世界的三维几何信息。三维重建是计算机视觉的核心任务，由Marvin M. Marr在1982年首次提出，旨在通过图像分析来理解场景的结构和布局。 摄像机标定的目的是为了建立一个数学模型，将图像中的像素坐标与实际空间中的三维点坐标关联起来。这个过程涉及到摄像机内部参数（如焦距、主点坐标和视场角）的估计，这些参数对后续的图像处理和三维重建至关重要。摄像机的内部参数矩阵K，通常包含焦距、主点位置以及像素坐标到物理空间的比例因子，这被称为相机的内参数。 三维重建的实现通常分为三个关键步骤： 1. **单个相机标定**：这是基础步骤，通过对图像中已知的特征点进行测量和分析，如棋盘格、标记点等，来确定摄像机的内参数矩阵，从而了解图像传感器的几何特性。 2. **图象对应点的确定**：在双目视觉系统中，两个或多个摄像头捕获同一场景的不同视角，通过匹配不同视角下的特征点，可以计算出物体在三维空间中的深度信息，这对于创建立体影像和三维重建非常关键。 3. **单个相机运动参数确定**：即使只有一个相机，通过连续拍摄的序列图像，可以确定相机在空间中的运动，例如旋转和平移，这有助于跟踪物体运动或创建动态场景的重建。 摄像机坐标系、世界坐标系和图像坐标系是理解和进行摄像机标定时必不可少的概念。它们分别代表了摄像机自身的参考框架、外部世界的参照坐标以及像素在图像中的位置。在标定过程中，通过解析这些坐标系之间的转换关系，可以精确地映射从物理世界到数字图像的坐标变换。 摄像机标定方法通常分为传统方法和现代方法。传统方法通常依赖于固定的校准板和精确的几何模型，而现代方法则利用机器学习和优化算法，能够处理更大规模的数据和更复杂的场景，并且对硬件要求相对较低。 摄像机标定是计算机视觉研究的基础，它不仅用于基础的三维重建，还广泛应用于诸如机器人导航、增强现实、自动驾驶等领域，对提升图像处理的精度和效率具有重要意义。