针孔相机模型是计算机视觉中最基础的成像模型，它通过理想化的光学原理来描述三维世界到二维图像的投影过程。这个模型假设光线通过一个无限小的孔（针孔）进入相机，并在成像平面上形成倒立的实像，其数学本质是一个中心投影变换。该模型包含焦距、主点、畸变系数等关键参数，能够准确表征现实相机的基本成像特性。
在自动驾驶领域，针孔相机模型为视觉感知系统提供了理论基础。基于该模型，工程师可以校准相机内外参数、消除图像畸变、计算物体距离，并实现多相机系统的数据融合。当前主流的车道线检测、障碍物识别等视觉算法都依赖于精确的相机建模。随着鱼眼相机在自动驾驶中的普及，研究者们正在扩展传统针孔模型以适应超大视角的成像需求。