计算机视觉中的多视图几何（中文版）200-484

计算机视觉中的多视图几何是图像处理和计算机科学的一个重要领域，它主要研究如何通过多个不同视角的图像来理解和重建三维场景。这个主题涉及到多个关键知识点，包括但不限于基础的几何原理、相机模型、图像配准、立体视觉、运动分析以及三维重建。 1. **基础几何原理**：多视图几何的基础是欧几里得几何和射影几何。在二维平面上，射影几何用于描述视角变换，如透视投影，它解释了为什么物体在不同位置看起来大小和形状会变化。在三维空间中，这些概念扩展到多视图之间关系的理解，如基本矩阵和本质矩阵，它们描述了两个相机之间的相对位置和方向。 2. **相机模型**：相机可以看作是一个从三维世界到二维图像的投影过程。pinhole相机模型是最常见的简化模型，它假设光线通过一个点（针孔）投射到二维平面上。理解相机内参（焦距、主点坐标）和外参（旋转和平移）对于计算物体的三维位置至关重要。 3. **图像配准**：在多视图几何中，图像配准是将不同视角的图像对齐的过程，以便比较和整合信息。这通常涉及特征检测（如SIFT、SURF或ORB）、特征匹配和几何校正，以确保相同的场景元素在不同图像中对应一致。 4. **立体视觉**：通过两台相机或单台相机的移动，我们可以获取到场景的立体图像对，进而推断深度信息。立体匹配是找出对应像素在左右图像中的对应点，然后利用三角测量计算深度。这一步骤常通过成本函数最小化来实现，如互信息或差分成本。 5. **运动分析**：通过分析连续的图像序列，可以估计相机的运动轨迹，即相机的运动参数。光流法是一种常用的估计方法，它追踪图像中像素的运动，从而推断相机的运动。此外，还可以使用基于特征的运动分析方法，如RANSAC（随机抽样一致性）来消除噪声影响。 6. **三维重建**：从多个视图中恢复三维结构是多视图几何的核心目标。这包括结构从运动（SfM）和同时定位与映射（SLAM）等技术。SfM通过估计相机运动和重建点的三维坐标来重建场景；SLAM则在未知环境中同时定位相机位置并构建地图。 7. **优化与后处理**：在实际应用中，往往需要进行全局优化来提高重建精度，例如 Bundle Adjustment。这是一个非线性优化问题，旨在最小化相机参数和三维点的误差，使重投影误差最小。 这些知识点在《计算机视觉中的多视图几何》这本书的各个部分都有深入探讨，比如P200-240可能介绍了基础的几何原理和相机模型，P240-280可能涵盖了图像配准和特征匹配，P280-320可能讲解了立体视觉，以此类推。每个章节的深入阅读都能帮助读者理解并掌握多视图几何的关键技术和算法，从而在实际的计算机视觉项目中应用。