多相机立体视觉的核心本质(上)

多相机立体视觉的核心本质是模拟人类双眼视觉原理，通过多台相机从不同视角同步采集目标场景的图像，利用多视角图像间的视差信息，结合几何光学与计算机视觉算法，反向推导目标的三维空间坐标，实现从二维图像到三维空间的信息转换，其核心价值在于突破单相机无法感知深度信息的局限，为场景理解、目标定位、三维重建等任务提供精准的空间维度数据。多相机立体视觉的核心体系可概括为“一个核心原理、三大关键技术、两大核心目标”，各部分相互关联、层层支撑，共同构成多相机立体视觉系统的核心能力，其中核心原理是基础，关键技术是保障，核心目标是方向，三者有机统一，决定了系统的性能与应用价值。多相机立体视觉的核心原理是“三角测量与视差匹配”，这是实现三维信息恢复的根本逻辑。人类双眼通过左右眼观察同一物体时存在位置差异，这种差异形成视差，大脑通过视差感知物体远近；多相机立体视觉正是借鉴这一机制，通过多台相机的精准标定，建立各相机的内参（焦距、主点、畸变系数）与外参（相机间的相对位姿），确定不同相机图像坐标系与世界坐标系的映射关系。当多台相机同步拍摄同一目标时，目标上的同一特征点会在不同相机的图像中呈现不同的像素坐标，这些坐标差异即为视差；基于三角测量原理，以各相机光心为顶点、特征点为公共顶点，构建三角形，结合已标定的相机间基线距离（两相机光心连线长度）与视差数据，通过几何计算即可求解特征点的三维空间坐标（X、Y、Z），其中Z轴即为深度信息，这一从视差到深度的转换过程，是多相机立体视觉实现三维感知的核心逻辑。需要强调的是，这一核心原理的实现必须依赖相机间的精准同步与标定，若同步存在时序偏差，不同相机捕捉的特征点并非同一时刻的目标状态，会导致视差计算失真；若标定存在误差，相机内外参不准确，会直接影响三角测量的几何关系，导致三维坐标求解偏差，因此同步与标定是核心原理落地的前提保障。支撑多相机立体视觉核心原理落地的三大关键技术，分别是“相机标定与同步技术、特征匹配与视差计算技术、三维重建与优化技术”，这三大技术是核心原理的具体实现路径，也是决定系统精度与鲁棒性的关键。相机标定与同步技术是基础关键技术，其核心目标是获取精准的相机参数与严格的时序同步，确保多视角图像的有效性与关联性。相机标定技术分为内参标定与外参标定，内参标定旨在求解各相机自身的光学与传感器参数，消除镜头畸变（径向畸变、切向畸变）对图像的影响，常用方法包括张正友标定法、自标定法等；外参标定旨在求解多相机间的相对位置与姿态关系，建立统一的多相机坐标系，确保不同视角图像的坐标可相互映射，环形、阵列式等复杂多相机布局通常需要结合手眼标定或全局标定方法，实现多相机参数的全局优化。相机同步技术则通过硬件触发（如TTL同步信号）或精准时间协议（PTP），确保多台相机在同一瞬间采集图像，避免动态目标运动导致的视差计算误差，微秒级的同步精度是动态场景多相机立体视觉的核心要求，直接决定系统对动态目标的三维感知能力。特征匹配与视差计算技术是核心执行技术，其核心目标是精准匹配不同相机图像中的同一特征点，计算可靠的视差图，这是三维信息恢复的核心环节。该技术的核心挑战在于如何在存在光照变化、视角差异、遮挡干扰的场景下，实现特征点的精准匹配。