双目视觉三维重建：摄像机标定与坐标系解析

"本文主要介绍了基于双目视觉的三维重建技术，包括三个关键坐标系——世界坐标系、摄像机坐标系和图像坐标系，并详细阐述了摄像机标定、特征抽取与特征匹配、三维空间点定位、表面几何建模和纹理映射等核心步骤。" 在计算机视觉领域，三维重建是一项重要技术，它尝试通过二维图像来重建三维世界的结构。在基于双目视觉的三维重建中，理解并掌握三个主要坐标系至关重要。 1. 世界坐标系（World Coordinate System）: 这是全局参考框架，用于描述现实世界中物体的位置。所有实体都在这个世界坐标系中定位，具有固定的X、Y、Z轴。 2. 摄像机坐标系（Camera Coordinate System）: 每个摄像机都有自己的坐标系，原点位于摄像机的光学中心，Z轴指向摄像机的视轴（即镜头的方向），X轴和Y轴则分别与图像平面垂直，形成右手坐标系统。在该坐标系中，可以描述三维空间中的点相对于摄像机的位置。 3. 图像坐标系（Image Coordinate System）: 这是二维的，对应于摄像机传感器的平面，原点位于图像的中心或左上角，通常用(u, v)表示像素坐标，其中u沿水平方向，v沿垂直方向。 摄像机标定是三维重建的关键步骤，它涉及到从图像坐标系到摄像机坐标系，再到世界坐标系的转换。这一过程需要确定摄像机的内在参数（如焦距、主点位置）和外在参数（如摄像机在世界坐标系中的位置和姿态）。通过标定，可以建立图像坐标与真实世界坐标的对应关系。 2.2 特征抽取与特征匹配：在图像中检测出稳定的特征点，如SIFT、SURF等，然后在两幅图像中寻找这些特征点的一一对应关系，形成特征点对。 2.3 三维空间点定位：利用立体视觉原理（如基于Epipolar Geometry的极线约束）和特征匹配结果，解算出对应特征点在三维空间中的位置，形成点云模型。 2.4 表面几何建模：通过点云数据，可以构建物体的几何表面，如使用三角网进行表面重建。 2.5 纹理映射：将原始图像的纹理信息应用到重建的三维模型上，增强模型的真实感。 基于图像的三维重建技术有多种，例如基于平面、深度图、轮廓线和立体视觉的方法。立体视觉方法是其中一种常用且有效的技术，它利用两个摄像机的不同视角来获取物体的深度信息，从而实现三维重建。 基于双目视觉的三维重建技术通过复杂的算法和图像处理，使得计算机能够从二维图像中解析出三维信息，这对于人机交互、机器人导航、虚拟现实等领域有着广泛的应用。随着技术的发展，三维重建正变得更加自动化和高效，降低了建模成本，提高了建模的准确性和实用性。