33、针孔相机技术的应用与算法解析

针孔相机技术的应用与算法解析

在计算机视觉领域，针孔相机模型有着广泛的应用。下面将介绍两种基于针孔相机模型的技术应用，分别是基于结构光的深度计算和基于轮廓的形状估计。

1. 基于结构光的深度计算

在之前的研究中，虽然我们知道如何根据点在两个或更多校准相机中的位置来计算其深度，但找到两幅图像中匹配点的问题尚未得到充分讨论。这里将介绍一种基于投影仪和相机的方法，来解决这个问题。

1.1 投影仪与相机的几何相似性

投影仪的几何结构与相机非常相似，它有一个光学中心和规则的像素阵列，类似于相机的传感器。投影仪的每个像素对应空间中通过光学中心的一个方向（一条射线），这种关系可以通过一组内参来描述。不同的是，投影仪沿着这些射线发射出射光，而相机则捕捉入射光。

1.2 深度估计方法

考虑一个由单个相机和投影仪组成的系统，它们相互偏移但都指向同一个物体。假设系统已经校准，即相机和投影仪的内参矩阵以及相对位置已知。

• 逐像素照明法 ：通过投影仪逐像素地照亮场景，并观察相机图像中哪个部分变亮，从而找到对应的像素。这样就得到了两个对应点，进而可以使用之前的方法计算深度。但这种方法非常耗时，因为需要为投影仪的每个像素单独拍摄一张图像。
• 结构光法 ：Scharstein和Szeliski（2003）提出了一种更实用的技术，使用结构光将一系列水平和垂直条纹图案投射到场景中，从而计算投影仪和相机像素之间的映射。

具体操作步骤如下：
1. 投射一个上半部分亮、下半部分暗的图