摄像机成像模型与标定方法解析

"摄像机成像模型-tc1728um中文版" 本文详细探讨了摄像机成像模型，这是计算机视觉中三维重建的关键组成部分。摄像机成像模型旨在确定摄像机内外参数，以便从图像数据中恢复空间点的三维坐标。三维重建包括图像对应点的确定、摄像机标定和摄像机间运动参数的获取。 摄像机成像模型基于几何投影原理，通常采用中心投影模型，即针孔模型。在这个模型中，物体表面的光线通过一个小孔投射到像平面上，形成图像。实际的摄像系统通常包含透镜，但针孔模型依然适用，因为像点始终是物点和光心连线与图像平面的交点。 在讨论过程中，文章提到了坐标系的概念，区分了右手坐标系和左手坐标系，其中右手坐标系在本文中被采用。图2.1.1展示了针孔成像的示意图。 摄像机标定是摄像机成像模型应用的先决条件，它涉及空间坐标与图像坐标之间的转换。文章列举了多种标定方法，包括直接线性变换（DLT）、Tsai的RAC算法、张正友的平面标定法、孟晓桥和胡占义的圆标定法，以及自标定方法，如基于Kruppa方程和绝对二次曲面的自标定方法。这些方法各有优劣，适用于不同的应用场景。 此外，文章还提到了基于Matlab的摄像机标定实现，包括标定流程、具体实现和误差分析，强调了标定结果对于图像测量和机器视觉应用的重要性。 摄像机标定是获取精确图像信息的关键步骤，对于理解和优化计算机视觉系统具有重要意义。通过深入研究不同标定方法，可以提高系统性能并提升测量精度。