摄像机定标：计算机视觉关键技术概述

计算机视觉中摄像机定标是关键技术，它涉及到如何从摄像机捕获的二维图像中推断出三维世界的信息。在《自动化学报》2000年第26卷第1期的一篇文章中，作者邱茂林、马颂德和李毅对该领域的研究进行了深入的综述。 文章首先介绍了引言部分，指出计算机视觉的核心任务之一就是利用摄像机图像来解析物体的三维几何结构，这依赖于摄像机的成像几何模型，包括焦距、视场角、内参矩阵等参数。这些参数的精确估计即摄像机定标，是整个计算机视觉系统的基础。早期在摄影测量学领域已有大量关于摄像机定标的研究，但由于计算机视觉的应用需求，近十多年间，学术界对此展开了广泛而深入的研究。 摄像机定标的方法多种多样，论文将其划分为不同的类别进行分析和比较。常见的方法有直接法，如基于特征点的法（如棋盘格法、特征匹配法）、自标定法（通过图像内部特征进行参数估计）、结构光法（利用结构化光源和相应的算法确定摄像机参数）以及基于物理模型的方法（如双目视觉、多视图几何）。每种方法都有其适用场景和优缺点，例如，直接法简单直观，但可能对环境和光照条件敏感；自标定法对光照变化适应性强，但需要足够丰富的内部特征。 文章还讨论了摄像机定标在计算机视觉中的应用特点。首先，摄像机定标是实时性和精度的关键，这对于自动驾驶、机器人导航、增强现实和虚拟现实等领域至关重要。其次，随着深度学习的发展，相机校准与深度估计、立体视觉和三维重建紧密相连，优化了三维重建的精度和效率。此外，摄像机定标还为相机网络、多视图融合和全景图像处理等提供了基础。 这篇综述不仅概述了摄像机定标的历史背景，还详细比较了不同方法的理论原理和实际应用，为计算机视觉研究人员提供了全面的参考框架。在未来的研究中，随着技术的不断进步，摄像机定标方法将继续发展和完善，以满足不断增长的计算机视觉应用场景的需求。