文章目录

  • 前言
  • 一、针孔模型
  • 二、模型内坐标系简介及相互转换
    • 1.外参矩阵
      • 世界坐标系到相机坐标系
    • 2.内参矩阵
      • 相机坐标系到归一化像平面坐标系
      • 归一化像平面坐标系到物理像平面坐标系
    • 3. 透视矩阵
    • 4. 径向畸变

前言

基于图像的三维重建从获取多视图像开始，逐步通过相应的算法恢复场景中物体的三维结构。而今，相应的重建算法及流程愈加完善，高效率的三维重建技术也被应用在众多领域当中。接下来就从最基础的相机模型开始，一步一步实现整体的流程。

一、针孔模型

相机模型是光学成像模型的简化，目前有线性模型和非线性模型两种。而针孔成像模型是相机成像采用最多的模型，成像原理为：现实世界中源于某个物体的光线穿过针孔，会在接受屏上投影成一幅倒立的图像。过程如图1所示：

针孔模型成像以针孔为摄像机中心，倒影为成像平面。其中，摄像机中心到成像平面之间的距离为焦距。为了方便观看和分析，我们将成像平面拿到相机前方，也保持其与摄像机中心的距离为焦距f，这样等效像平面上图像不再倒立，如图2所示：

在针孔模型中，现实世界的一点、其在成像平面上投影点、摄像机中心三点共线，这种特征是成像分析的基础，被称为中心投影或者透视投影。

二、模型内坐标系简介及相互转换

针孔相机模型存在四个坐标系：世界坐标系、摄像机坐标系、图像物体坐标系和图像像素坐标系。设现实世界空间点的世界坐标系为Xw(xw,yw,zw)，对应的摄像机坐标系坐标为Xc(xc,yc,zc)，对应的图像物体坐标系的坐标为，对应的图像像素坐标系的坐标为。

1.外参矩阵

世界坐标系到相机坐标系

由于世界坐标系和相机坐标系都是三维坐标系，所以他们之间的变换为刚体变换，即可以通过旋转和平移得到。坐标系之间的转换如图3所示：

其中，世界坐标系到相机坐标系的变换公式为：

逆变换为：

其中，相机中心在世界坐标系中的位置为：

2.内参矩阵

相机坐标系到归一化像平面坐标系

归一化像平面为虚拟的平面，与物理像平面平行，且距离相机光心距离为1。相机坐标系到归一化相机坐标系之间变换如图4所示：

以更加直观的图5来表达其变换关系：

变换公式为：

归一化像平面坐标系到物理像平面坐标系

物理像平面是实际存在的平面，它是相机CCD阵列所在的平面。
如上图4，图5所示，归一化像平面坐标系到物理像平面坐标系的转换公式为：

α，β—单位是像素/毫米。

由于物体像平面坐标系一般以左上角为坐标原点，所以需要进行坐标系平移。公式如下：

3. 透视矩阵

由上可得，由世界坐标系到物理像平面坐标系的转换没有什么难度，如下图6：

具体公式为：

通常Zc称为尺度因子λ，K为内参矩阵，旋转矩阵R和平移矢量t称为相机的外参矩阵。

4. 径向畸变

由于上述成像模型是假定摄像机遵守线性投影模型，即世界中的直线产生图像中的直线。不幸的是，很多广角镜头具有明显的径向畸变（失真），在直线投影时会彰显为可见的曲线。幸运的是，补偿径向畸变在实践中并不那么困难。对于多数镜头，一个简单的二次畸变模型就可以产生很好的结果。最简单的径向畸变模型使用低阶多项式，例如：

其中k1,k2被称为径向畸变系数，

针孔相机径向畸变矫正为：

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