摄像机标定与图像坐标系详解：三维重建关键步骤

摄像机坐标系和图像坐标系在计算机视觉和三维重建中起着至关重要的作用。摄像机标定是理解这两个坐标系之间关系的关键步骤，它涉及到如何确定相机的内部参数和外部参数，以便于正确解释从物理世界捕获的图像。 1. **摄像机标定**： - 摄像机标定是一种技术，用于估计并校准摄像机内部参数（如焦距、光心位置和内径等）和外部参数（如旋转和平移），这些参数对于将像素坐标映射到三维空间至关重要。它有助于消除因镜头畸变、镜头安装不准确等因素导致的图像失真。 2. **图象形成过程**： - 形成图像的过程涉及从世界坐标系到摄像机坐标系的转换，通过刚体变换和透视投影，然后经过畸变校正，最后到数字化图像坐标系。理想图像坐标系用来描述无畸变的情况，而真实图像坐标系则反映了实际成像中的坐标关系。 3. **传统标定方法**： - DLT方法（Direct Linear Transformation）是一种常见的标定方法，通过线性方程组求解摄像机参数。RAC方法（Relative Algebraic Camera）则更高级，利用了相对关系来简化标定过程。简易标定方法可能更为简单，但精度可能会受到影响。 4. **三维重建**： - 三维重建的目标是从多个二维图像恢复出三维场景，关键步骤包括图像对应点的匹配、摄像机标定以及计算相机间的运动参数。这三个步骤共同确保了重建结果的准确性。 5. **摄像机自标定**： - 自动标定允许相机无需外部参考点或标记就能自我校准其参数，这对于移动设备或无人机等应用特别有用。 6. **主动视觉的摄像机标定**： - 在某些情况下，主动视觉会使用特定光源或动作来辅助标定过程，提供额外的信息以提高精度。 7. **分层重建理论**： - 这个理论考虑了场景的不同层次，有助于处理复杂场景中的深度信息。 8. **多视点几何**： - 多视点几何是处理多个视角下的图像关系，它提供了更全面的场景理解和三维重建。 通过深入理解摄像机坐标系和图像坐标系之间的关系，以及摄像机标定的各种方法，可以有效提高计算机视觉系统在图像处理、物体检测、姿态估计等任务中的性能。MATLAB作为常用的工具，提供了丰富的函数库支持这些计算和分析。