摄像机标定：图像数字化与Affine Transformation详解

图像数字化是将连续的物理场景转化为数字表示的过程，通常通过摄像机来完成这一过程。摄像机标定则是这一过程中至关重要的一步，它涉及到对摄像机内部参数的精确测量和模型建立，以便于后续的图像处理、计算机视觉任务以及三维重建。 摄像机标定主要分为以下几个部分： 1. 引言：三维重建是计算机视觉的核心目标，通过图像恢复出空间点的三维坐标。实现三维重建需经历图象对应点的确定、摄像机标定和摄像机运动参数的确定三个关键步骤。摄像机标定是这个过程中的桥梁，它使得计算机能够理解和解释图像中的信息。 2. 摄像机坐标系与图像坐标系：摄像机坐标系是相对于世界坐标系定义的，包含三个轴（x、y、z），而图像坐标系则反映了像素在图像平面上的位置。两者之间存在一定的转换关系，如通过齐次坐标表示，其中像素坐标（u, v）映射到三维空间中的位置（x, y, z），并通过内参数矩阵K来描述像素的物理尺寸和图像的几何特性。 3. 传统标定方法：这些方法依赖于预先知道的景物信息，如特征点、平面等，通过匹配这些特征在图像和世界坐标系中的位置来计算摄像机参数。常见的有基于特征点的方法，如特征匹配和结构从运动（SfM）。 4. 主动视觉标定：这种方法强调利用外部光源或传感器主动控制摄像机运动，通过获取多视角图像来估计摄像机参数，适用于没有明显特征点的场景或需要高精度标定的情况。 5. 自动/自标定：摄像机自标定是指摄像机能够在没有外部信息的情况下，通过自身的内部结构和图像数据进行标定。这通常包括单视图自标定和多视图自标定，后者可以通过多个相机同时观察同一场景，通过解算得到共同的内在参数。 摄像机的内参数矩阵K是标定中的核心参数，它包含了焦距、主点位置以及像素大小等信息。齐次坐标形式的引入便于处理坐标变换和投影，使得摄像机标定不仅限于二维图像，还能扩展到三维空间。 摄像机标定是计算机视觉的基础技术，其准确性直接影响到后续图像处理的质量和三维重建的精度。不同的标定方法适应不同的应用场景，掌握这些方法对于深入理解并应用计算机视觉至关重要。