33、针孔相机技术应用与原理详解

针孔相机技术应用与原理详解

1. 引言

在计算机视觉领域，针孔相机模型是一个基础且重要的概念。围绕这一模型衍生出了许多实用的技术和方法，本文将详细介绍其中基于结构光计算深度和基于轮廓估计物体形状这两种技术，包括它们的原理、操作步骤以及相关的应用实例。

2. 基于结构光的深度计算

2.1 结构光原理概述

结构光方法的核心在于利用投影仪和相机的组合来计算场景的深度信息。投影仪的几何结构与相机类似，都有光学中心和规则的像素阵列。不同的是，投影仪沿光线发射出射光，而相机则捕捉入射光。

2.2 简单深度计算方法

考虑一个由单个相机和投影仪组成的系统，它们相对位置不同但都指向同一物体。假设系统已校准（即相机和投影仪的内参矩阵和相对位置已知），可以通过逐像素点亮投影仪并观察相机图像中变亮的部分来确定对应像素，进而使用相关方法计算深度。但这种方法耗时较长，因为每个投影仪像素都需要单独拍摄一张图像。

2.3 实用的结构光技术

为了提高效率，Scharstein和Szeliski提出了一种更实用的技术，即投射一系列水平和垂直条纹图案到场景中。以下是具体的操作步骤：
1. 初始图案投影与图像捕捉 ：投影一个上半部分亮、下半部分暗的图案，分别捕捉投影仪显示该图案和其反图案时的两张图像I1和I2。
2. 图像差分处理 ：计算I1 - I2的差值。相机图像中差值为正的像素属于投影仪图像的上半部分，差值为负的像素属于下半部分。
3. 细化图案投影与位置确定