基于光学图像的三维重建理论与技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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孙玉娟 著

图书标签:

• 三维重建
• 光学图像
• 计算机视觉
• 图像处理
• 点云
• SLAM
• 结构光
• 立体视觉
• 数字图像
• 三维建模

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302490005

版次：1

商品编码：12310296

包装：平装

开本：16开

出版时间：2018-01-01

用纸：胶版纸

页数：175

字数：204000

正文语种：中文

编辑推荐

基于光学图像的三维重建是计算机视觉领域重要的研究方向之一, 经过了几十年的不断探索,研究人员提出了很多经典有效的算法，如：明暗恢复法、结构光三角法、多目立体视觉、近景工业测量、光度立体技术、双目立体技术等。基于拍摄到的光学图像对目标物体进行三维重建，可将物体或者场景的三维形状准确的恢复出来，去除由于环境变化或者视角偏差引起的对物体外观的理解错误，对于煤炭、钻井、勘探、考古等领域具有重要的应用前景。目前，虽有部分图像处理或者机器视觉方面的书籍涉及其中的某种技术，但并没有系统全面地介绍基于光学图像的三维重建技术的参考书。本书基于光学图像详细地介绍三维重建领域的基本理论与典型算法，期望为从事该技术的人员提供一些有效的参考。

内容简介

本书详细论述了基于光学图像进行三维重建的基本理论和方法，从摄像机模型、相机校准、常用的光学模型等基础理论出发，介绍了基于明暗形状恢复、光度立体、结构光三维测量、双目立体视觉等技术的基本原理和实现方法。从每种技术的理论基础、系统组成、基本约束、重建精度、应用场合等方面分析了其理论依据和具体算法，为基于光学图像的三维重建的实际应用提供了基本的理论参考。
全书共分8章： 第1章为概述部分；从第2章到第4章分别论述了本书所涉及的数学基础、基本的摄像机校准方法和光照模型；从第5章到第8章着重介绍了目前基于光学图像进行三维重建的主要方法。在介绍三维重建理论的同时，书中提供了大量应用实例，可对理论部分进行直观的解释和验证。
本书可供三维重建、图像处理、计算机视觉等领域的工程技术人员参考，也可作为高等学校电子信息类、计算机类等专业高年级本科生或研究生的学习教材。

目录

目录第1章概述1
1.1人眼的空间知觉1
1.2三维重建技术的分类3
1.3光学三维重建技术6
1.3.1被动光学重建技术7
1.3.2主动光学重建技术8
1.4本章小结12第2章射影几何与变换基础13
2.12D射影几何13
2.1.1点与直线13
2.1.2理想点与无穷远点15
2.2射影变换17
2.3射影变换的层次20
2.3.1射影变换的层次简介20
2.3.2射影变换的分解24
2.4从图像恢复仿射和度量性质24
2.4.1无穷远线25
2.4.2由图像恢复仿射性质25
2.4.3虚圆点及其对偶27
2.5不动点和直线28
2.63D射影几何和变换29/基于光学图像的三维重建理论与技术目录/2.6.1点和射影变换30
2.6.2平面表示和变换30
2.6.3直线的表示和变换32
2.73D射影变换的层次36
2.8无穷远平面38
2.9本章小结40第3章摄像机标定与校准41
3.1相机射影几何41
3.1.1相机射影几何简介41
3.1.2二维射影几何42
3.1.3三维射影几何42
3.2相机成像理论43
3.2.1空间坐标系之间的关系43
3.2.2摄像机的理论成像模型48
3.2.3实际成像模型49
3.3相机标定理论知识50
3.3.1张正友标定理论51
3.3.2相机参数的初始估计51
3.3.3拍摄图像的径向畸变53
3.3.4优化函数迭代求精54
3.3.5实验步骤及注意的问题54
3.4本章小结58第4章光照模型59
4.1朗伯模型59
4.2双向反射分布模型60
4.3Phong模型62
4.4Cook�睺orrance光照模型64
4.5球谐光照模型65
4.6各种光照模型的对比69
4.7本章小结74第5章利用明暗信息恢复物体的三维形状76
5.1根据明暗信息恢复形状概述77
5.1.1恢复形状的常用方法77
5.1.2SFS方法需要解决的主要问题79
5.1.3根据明暗信息恢复形状的应用80
5.2根据明暗信息估计图像的光源参数81
5.2.1光源方向的估计83
5.2.2方位角τ的估计85
5.2.3倾角δ的估计87
5.3根据明暗信息恢复形状算法89
5.3.1最小化方法89
5.3.2演化方法92
5.3.3局部分析方法93
5.3.4线性化方法96
5.4根据明暗信息重建三维形状98
5.5本章小结100第6章基于单目视觉的三维重建101
6.1经典的PMS技术101
6.1.1朗伯模型102
6.1.2基于光度立体技术估计目标物体表面高度信息103
6.2未校准的PMS技术107
6.3基于参照物的三维重建技术112
6.4基于学习的三维重建技术117
6.5本章小结120第7章基于结构光的三维重建技术122
7.1结构光的成像系统124
7.2系统标定127
7.3基于结构光的三维数据测量129
7.3.1结构光激光扫描法测量原理130
7.3.2相位测量轮廓法测量原理132
7.4投影图像编码136
7.4.1常用投影图像编码策略137
7.4.2基于格雷码+相移的编码策略138
7.5图像特征提取方法140
7.5.1选取有效区域的方法140
7.5.2边界提取方法141
7.5.3三维点云重建142
7.6本章小结144第8章基于双目视觉的三维重建145
8.1双目立体视觉的原理145
8.2双目立体视觉的系统组成147
8.3双目立体视觉的摄像机标定技术148
8.3.1张正友标定法简述149
8.3.2双目立体视觉摄像机标定过程151
8.4特征提取与立体匹配152
8.4.1立体匹配的约束条件152
8.4.2特征提取与立体匹配154
8.5双目立体视觉的三维重建157
8.5.1基本的三维坐标求解方法158
8.5.2基于最小二乘法的三维坐标求解方法159
8.5.3基于视差测距法的三维坐标求解方法161
8.5.4三维重建的结果162
8.6本章小结166参考文献167

精彩书摘

第5章利用明暗信息恢复物体的三维形状
本章主要对基于图像明暗信息的三维重建技术(Shape From Shading,SFS)进行介绍，讲述基于明暗信息恢复目标物体形状的常用方法、SFS的基本原理、单幅图像光源参数估计以及常用的SFS算法。SFS技术能够利用单幅图像的明暗变化重建目标物体的三维表面形状，而且不需要复杂设备，具有良好的应用前景。
从三维场景拍摄二维图像的过程中，一些有用的信息因为从三维空间向二维空间的投影而丢失，所以无法通过测量的方式来确定位置信息。但是图像中仍然包含隐含形式的三维信息，这些信息包含在明暗和纹理等信息中。如图5.1所示，人眼将左图中物体解读为球体，是因为球体表面形状变化信息转换成对应的二维图像上的明暗信息；人的视觉过程将图5.1右图中物体解读为球体，是因为在投影成像的过程中，关于球体形状变化的信息保留在了对应二维图像的纹理变化中。根据二维图像中隐含的三维信息可以对物体的形状进行重建，比如利用图5.1左图中的明暗信息可以得到球体表面的高度信息，进而重建出球体的三维形状，或者利用右图中纹理形变的规律得到球体的表面朝向信息也可恢复出球体的三维形状[51]。
图5.1带有明暗效果(左)和纹理效果(右)的球体
在计算机视觉中，根据二维图像中的像素值对物体进行三维形貌重建的技术可称为/基于光学图像的三维重建理论与技术第5章利用明暗信息恢复物体的三维形状/“Shape From X”，其中的“X”可代表立体光(Stereo)、明暗(Shading)、轮廓(Contour)、纹理(Texture)、运动(Motion)等信息。其中根据光度立体恢复形状(Shape From Stereo)技术、根据轮廓恢复形状(Shape From Contour)技术，及根据运动信息恢复形状(Shape From Motion)技术都需要利用至少两幅图像的信息对形状进行重建，并且对图像采集的要求较高，对于体积较大不易移动的物体不适用，而根据明暗信息恢复形状技术仅利用单幅图像中的明暗线索即可重建物体的三维形状。
5.1根据明暗信息恢复形状概述
早期的艺术家在绘画艺术中已经开始探索明暗程度对物体形状的表现力，例如在素描绘画中，物体的形状几乎完全依靠明暗关系表现。一般通过明暗关系即可确定物体的形状，例如图5.1中的左图，根据球面的明暗信息，人们可以将其解读为球体。因此要解决SFS问题首先要理解图像是如何形成的。在朗伯反射模型的假设下，图像的亮度值完全取决于光源的方向和实际物体上该点的表面朝向的夹角。理论上，如果给定一个明暗图像，根据朗伯反射模型的假设和已知的光源方向等参数就能通过SFS算法得到物体表面各点的朝向。但是，物体表面各点的朝向至少有两个未知量(用来表示法矢量的空间方向)，而图像上某点的亮度信息只能提供一个已知量，由此建立的方程是病态的，没有唯一解。另外，实际图像并不能总是满足朗伯反射模型，拍摄的图像会有高光、阴影和空中反射光的交叉反射的影响，也会在很大程度上影响表面朝向的计算，因此如何确定算法和具体的限制条件是本章的研究重点。
5.1.1恢复形状的常用方法
20世纪70年代，Horn在美国麻省理工学院攻读博士期间发表论文，首先提出了根据明暗信息恢复形状问题[53]。他指出如果光源方向和反射率已知，可以根据图像的明暗信息得到一阶偏微分方程并计算表面方向，进而恢复物体的表面朝向。
Horn的这种方法简单且易实现，不需要复杂昂贵的光源，甚至一个手电筒就能满足对光源的需求，从而引发了人们对于SFS问题的研究热潮，提出了很多经典的SFS算法，大致可分为4类： 最小化方法、演化方法、局部分析方法和线性化方法[51]。
1. 最小化方法
SFS理论被提出后，Horn对模型进行了简化，提出最小化方法(Minimization Approaches)。Brooks和Horn对假设做了进一步研究[54]，引入了光滑性限制，对物体表面形状进行约束，把问题描述为泛函极值问题，用变分原理导出相应的欧拉方程，再通过有限差分迭代求解；Frankot等人引入了可积性限制[55]，将表面深度与梯度联系起来。文献[56]对Horn、Zheng和Chellappa、Lee和Kuo等算法采用的最小化方法的基本思想进行了总结。近几年对最小化方法也有进一步的研究。在20世纪80年代中后期，最小化方法成为了SFS问题的基本求解方式，比如文献[57]通过对图像附加新的约束条件和改进变分的求解过程对SFS进行了改进。
最小化方法充分考虑了在图像成像过程中各种可能的约束，利用这些附加约束和原亮度方程联立求解时，能够产生较为精确和稳定的解。

前言/序言

前言基于光学图像的三维重建是计算机视觉领域重要的研究方向之一, 经过了几十年的不断探索,研究人员提出了很多经典有效的算法，如： 明暗恢复法、结构光三角法、多目立体视觉、近景工业测量、光度立体技术、双目立体技术等。基于拍摄到的光学图像对目标物体进行三维重建，可将物体或者场景的三维形状准确地恢复出来，去除由于环境变化或者视角偏差引起的对物体外观的理解错误，对于煤炭、钻井、勘探、考古等领域具有重要的应用前景。目前，虽有部分图像处理或者机器视觉方面的书籍涉及其中的某种技术，但并没有系统全面地介绍基于光学图像的三维重建技术的参考书。本书基于光学图像详细地介绍三维重建领域的基本理论与典型算法，期望为从事该领域相关工作的人员提供一些有效的参考。
本书的内容，除第1章概述外，分为两部分： 第一部分(第2章至第4章)涉及三维重建需要的数学基础，包括平面几何、射影几何、射影变换的基本概念和基本定理，摄像机的三维射影几何与校准等，可为后续基于图像的三维重建技术的理解提供理论参考。第二部分(第5章至第8章)介绍目前主流的基于图像的三维重建技术，每种技术独占一章，从基本的光学模型理论入手，对基于图像的三维重建进行比较深入的阐述和分析，对每一种技术采用“理论简介、算法分析、实验仿真”的方式进行论述，便于读者从理论到实践对现有的基于光学图像的三维重建技术进行理解和掌握。
在编写过程中，我们参考和借鉴了许多专家学者的研究成果，在书后均一一列出，同时也参考和选用了许多博客和组织机构网站中的内容和图片，由于数量太多未能全部列出，在此向这些成果的所有者和组织机构表示诚挚的谢意。
本书的研究工作得到国家自然科学基金（61602229、61771231）、省自然科学基金（ZR2016FM13、ZR2017MF010）和鲁东大学博士基金（LY2015032）的资助，为本书的顺利出版提供了资金支持。/基于光学图像的三维重建理论与技术前言/感谢中国海洋大学董军宇教授、青岛理工大学吴则举副教授、鲁东大学邹海林教授给予作者的热心帮助。也感谢和作者朝夕相处的许多同事、朋友和学生的鼎力相助，多年来他们对本书内容提出的建议和意见使作者受益匪浅，在此向我的同事、朋友和学生表示由衷的感谢。
全书的策划和编写工作由孙玉娟负责。鲁东大学邹海林教授、中国海洋大学董军宇教授对书稿进行了认真审阅，并提出了许多宝贵的建议。殷波老师，国圳宇、孙晓婷、周子淇等同学在文字录入、书稿校对等方面付出了辛勤的劳动，在此向他们一并表示感谢。
特别感谢清华大学出版社，感谢责任编辑及其他参与此书编辑工作的各位老师为本书顺利出版而付出的辛勤劳动。
在计算机视觉领域，基于图像的三维重建发展非常迅速，本书虽力求全面并紧跟其发展趋势，但由于作者水平和时间有限，书中难免出现疏漏之处，恳请作者不吝批评指正。

孙玉娟
2017年7月于烟台

《光影织梦：多维空间感知与数字构建》 一、 导论：从二维到三维的跃迁——人类对真实世界理解的深化 自古以来，人类便渴望突破二维平面的局限，全方位、多角度地感知和描绘我们所处的立体世界。从壁画的“远近法”到后来的透视学，再到现代摄影和电影的出现，我们一直在努力捕捉和重现三维空间的深度与体积。然而，这些方法在很大程度上依赖于观者的主观经验和艺术处理。随着科技的飞速发展，特别是计算机视觉和传感技术的革新，我们进入了一个全新的时代：能够以前所未有的精度和效率，将物理世界的真实三维形态“数字化”地呈现出来。 本书《光影织梦：多维空间感知与数字构建》正是聚焦于这一激动人心的领域——如何运用先进的光学原理和精巧的数字技术，从观测到的光学信息中“重构”出精确的三维空间模型。这不仅是技术上的飞跃，更是人类认知世界方式的深刻变革，为艺术创作、工程设计、虚拟现实、智能制造、医疗诊断乃至文化遗产保护等众多领域打开了无限可能。 二、 光学成像基础：捕捉世界的“骨骼”与“血肉” 任何三维重建的起点，都离不开对光学信息的精确捕捉。本书将深入剖析这一过程中的关键光学原理。 1. 光的物理本质与传播定律： 从反射、折射到衍射，理解光与物质的相互作用是基础。我们将探讨光线如何在不同介质中传播，以及这些传播特性如何影响我们所见到的图像。 2. 成像系统原理： 无论是传统的相机镜头，还是先进的深度传感器，它们都是将三维世界的“光信号”转化为“数字信号”的桥梁。我们将详细解析光学镜头的光学设计，如焦距、光圈、景深等概念，以及它们如何影响图像的质量和信息量。同时，也会介绍不同类型的光学传感器，如CCD、CMOS，以及它们在捕捉光线方面的特性。 3. 纹理与深度信息的提取： 物体的表面纹理（颜色、材质）和几何深度（远近）是构成三维形态的两个基本要素。本书将阐述如何通过分析图像的亮度、颜色、阴影、高光等信息，来推断物体的表面特征。更重要的是，我们将深入探讨如何从光学图像中提取或推断出深度信息，这是实现三维重建的“重头戏”。 三、 三维重建的核心理论：从二维“点”到三维“面”的演进 从捕捉到的二维图像信息中“挖掘”出三维空间结构，需要一套严谨的数学模型和算法支持。 1. 几何约束与投影模型： 相机成像的过程本质上是一个从三维空间到二维平面的投影过程。本书将详细阐述针孔相机模型，分析相机内参（焦距、主点、畸变系数）和外参（旋转、平移）如何描述这种投影关系。基于这些模型，我们将推导多视图几何的基本原理，如对极几何、本质矩阵、基础矩阵等，这些是连接不同视角图像的关键。 2. 多视图几何原理： 单一视角的图像只能提供有限的三维信息。通过分析来自不同视角、不同时间点拍摄的图像，我们可以利用这些图像之间的对应关系，反演出场景的三维结构。本书将深入讲解立体视觉（Stereo Vision）的基本理论，包括视差（Disparity）的概念、立体匹配（Stereo Matching）算法的原理与挑战，以及如何通过视差图来计算深度。 3. 运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）： 当相机在移动中进行拍摄时，其自身的位置和姿态也在变化。SfM技术则致力于同时估计相机的运动轨迹和场景的三维结构。我们将解析SfM的经典流程，包括特征点提取与匹配、多视图约束优化、增量式或全局式重建等关键步骤。 4. 其他先进的三维感知方法： 除了基于立体视觉和SfM的传统方法，本书还将介绍一些更现代、更高效的三维感知技术。例如，基于深度学习的端到端三维重建方法，如何利用神经网络直接从图像预测深度图或点云；以及结合结构光、激光扫描等主动测量技术，如何更精确地获取深度信息。 四、 三维重建的关键技术与算法：精益求精的实现之道 理论的落地需要一系列精密的算法作为支撑。本书将详细介绍实现三维重建过程中的核心算法。 1. 特征提取与匹配： 准确地在不同图像之间找到同名点是重建的基础。我们将介绍SIFT、SURF、ORB等经典的局部特征描述子，以及它们在特征提取和匹配中的性能表现。同时，也会讨论基于深度学习的特征匹配方法。 2. 稠密重建算法： 从稀疏的点云到逼真的三维模型，需要将图像中的所有像素都转化为三维空间中的点。我们将深入探讨各种稠密匹配算法，如分层分治（Hierarchical Approach）、图割（Graph Cut）、深度学习驱动的稠密匹配等，以及它们在处理纹理稀疏、遮挡等复杂场景时的优劣。 3. 表面重建与网格生成： 获得的点云数据往往是离散的。为了生成可用的三维模型，需要将其连接起来，形成连续的表面。本书将介绍泊松表面重建（Poisson Surface Reconstruction）、Delaunay三角化、Alpha Shapes等算法，用于从点云生成光滑、连续的网格模型。 4. 模型优化与增强： 重建出的三维模型可能存在噪声、孔洞或不精确之处。我们将探讨各种优化技术，如全局优化（Bundle Adjustment）、模型平滑、法线估计与修正、纹理映射等，以提升三维模型的质量和视觉真实感。 5. 点云处理与分析： 点云作为三维重建的直接输出，其高效的处理和分析至关重要。本书将介绍点云的去噪、分割、配准、曲面提取等常用算法，以及在自动驾驶、机器人导航等领域的应用。 五、 应用领域与前沿展望：赋能未来，构建无限可能 三维重建技术并非空中楼阁，其价值体现在广泛的应用中，并持续推动着相关领域的前沿发展。 1. 虚拟现实与增强现实（VR/AR）： 沉浸式的虚拟世界和叠加真实世界的数字信息，都离不开精确的三维场景重建。本书将探讨如何利用三维重建技术构建逼真的虚拟环境，为用户提供身临其境的体验。 2. 工业设计与制造： 从产品原型设计到逆向工程，再到智能制造过程中的质量检测与机器人路径规划，三维重建技术为工业界提供了强大的工具。 3. 文化遗产保护与数字化： 将珍贵的历史文物、古迹进行高精度三维扫描与建模，不仅有助于研究与修复，更能实现永久的数字化保存，并以虚拟展览等形式向公众展示。 4. 医疗健康： 在医学影像分析、手术规划、个性化植入物设计等方面，三维重建技术发挥着越来越重要的作用，为精准医疗提供支持。 5. 自动驾驶与机器人导航： 为自动驾驶汽车和机器人构建实时的三维环境地图，是其安全导航和决策的关键。本书将讨论相关的三维重建技术在感知与定位中的应用。 6. 前沿技术趋势： 随着人工智能和传感器技术的不断进步，三维重建领域正迎来新的变革。本书将对事件相机（Event Camera）在三维重建中的潜力、语义三维重建（Semantic 3D Reconstruction）、实时高精度三维重建等方面的前沿研究进行展望。 结语： 《光影织梦：多维空间感知与数字构建》旨在系统地梳理和介绍光学图像三维重建的理论基础、核心算法与广泛应用。通过深入浅出的讲解，我们希望能够帮助读者深刻理解这一前沿技术，掌握相关的关键技能，并激发他们在各自领域中探索和创新的灵感，共同绘制出更加丰富多彩的数字世界。

评分☆☆☆☆☆

拿到《基于光学图像的三维重建理论与技术》这本书，我怀着对未知的好奇心翻开了第一页。我原本以为三维重建只是一个单纯的“几何”问题，但深入阅读后，我发现它与“纹理”的关联同样至关重要。书中关于“纹理映射”的章节，给了我很大的启发。作者详细讲解了如何将采集到的光学图像信息，准确地“贴”到重建的三维模型表面上。这不仅仅是将图片进行简单的投影，而是涉及到如何处理遮挡、光照变化以及图像间的对齐问题。我特别对书中关于“多视角纹理融合”的讨论印象深刻。作者指出，仅仅使用单视角图像进行纹理映射，往往会导致效果不佳，容易出现拉伸、模糊等问题。而利用多张图像的信息进行融合，可以获得更细腻、更逼真的纹理效果。书中介绍了如何利用相机姿态信息和几何约束，将不同视角的图像进行对齐和融合，从而生成高质量的纹理贴图。我尤其欣赏作者在讲解纹理融合过程中，如何处理图像间的“接缝”和“不一致性”问题。比如，利用图像混合（Image Blending）技术来平滑过渡不同图像间的边界，或者利用图像修复（Image Inpainting）技术来填充缺失的纹理区域。这一部分内容让我看到了，如何通过精巧的图像处理技术，将二维的视觉信息完美地融入三维模型，从而赋予模型真实感。这本书让我明白，一个高质量的三维重建，不仅仅在于其几何结构的准确性，还在于其纹理的逼真度，两者相辅相成，共同构成了我们对三维世界的感知。

评分☆☆☆☆☆

《基于光学图像的三维重建理论与技术》这本书，对于我这样一直想深入了解三维重建技术的人来说，简直是一份宝藏。我一直对“点云”这个概念很感兴趣，但总觉得它是一个非常抽象的东西。读了这本书后，我对点云有了全新的认识。书中详细讲解了点云的生成、处理和表示方法。从基于立体视觉的点云生成，到基于深度相机的点云获取，作者都给出了详实的讲解。我尤其对书中关于“点云滤波”的章节印象深刻。作者详细介绍了各种滤波算法，比如均值滤波、高斯滤波、统计滤波等，以及它们在去除点云噪声、平滑表面等方面的作用。通过书中提供的图示，我能够直观地看到不同滤波算法的效果，这对于实际应用中选择合适的滤波方法至关重要。此外，书中还讲解了点云的下采样和分割技术。下采样可以有效减小点云的数据量，提高处理效率，而分割技术则可以将点云分成不同的物体或区域，为后续的识别和分析奠定基础。我特别欣赏作者在介绍点云分割时，给出的算法示例，比如基于区域生长的方法和基于聚类的方法。这让我理解了如何从海量的点数据中，提取出有意义的信息。这本书让我看到，点云并非仅仅是一堆无序的点，而是蕴含着丰富的几何信息，并且可以通过各种技术手段进行有效的处理和利用。

评分☆☆☆☆☆

作为一个对图像处理和计算机视觉领域有着长期关注的爱好者，我一直对三维重建技术充满好奇。当我看到《基于光学图像的三维重建理论与技术》这本书时，我立刻被它吸引住了，并决定深入研究一番。我尤其对书中关于“相机成像模型”的介绍印象深刻。作者从最基础的针孔相机模型出发，逐步引入了畸变模型、径向畸变、切向畸变等概念，并详细讲解了如何通过标定来估计这些参数。这让我对相机如何将三维世界投影到二维图像平面有了更深刻的理解。书中对不同相机模型的优劣分析也十分透彻，比如对于广角镜头和鱼眼镜头，作者都提供了详细的数学描述和校正方法。我曾尝试过使用一些开源库进行相机标定，但效果总是不尽如人意，而这本书中的详细讲解，为我解决这个问题提供了理论指导。此外，关于“图像几何变换”的部分也让我受益匪浅。作者详细介绍了仿射变换、透视变换等基本变换，以及它们在图像处理中的应用。我尤其喜欢作者在讲解透视变换时，用到的“消失点”概念，这让我一下子就理解了透视成像的原理。书中还详细讲解了如何利用这些几何变换来实现图像的配准和校正，这对于后续的三维重建至关重要。例如，在讲解“单应性矩阵”（Homography Matrix）时，作者详细解释了它如何描述两个平面之间的映射关系，以及如何利用它来实现平面物体的姿态估计和纹理映射。这部分内容让我看到了，如何通过简单的二维图像变换，来理解和分析三维世界中的空间关系。这本书让我认识到，三维重建并非是一个独立的领域，而是与相机成像原理、图像处理技术等紧密相连，只有深入理解这些基础知识，才能更好地掌握三维重建的核心技术。

评分☆☆☆☆☆

这本书，光听名字就让人觉得“高大上”，《基于光学图像的三维重建理论与技术》。我作为一个对三维重建领域一直抱有浓厚兴趣的普通读者，拿到这本书的时候，心里是既期待又忐忑。期待的是希望能借此机会深入了解这个曾经只在科幻电影里出现的“魔法”，而忐忑的是，毕竟“理论与技术”这四个字，听起来就不是那么容易“啃”下来的。翻开第一页，扑面而来的学术气息瞬间就把我拉回了大学时代的课堂，那些曾经熟悉又略显陌生的公式和图示，开始在我脑海中勾勒出三维世界的轮廓。我尤其对其中关于相机标定和几何约束的章节留下了深刻印象，作者用非常详实的方式阐述了相机模型，从针孔相机模型到更复杂的鱼眼相机模型，以及如何通过各种标定方法来获取相机的内参和外参。这一点对于理解后续的三维重建过程至关重要，就像盖房子之前要先打好地基一样，没有准确的相机参数，后续的一切努力都将是空中楼阁。书中对不同标定方法的优缺点分析也十分到位，比如对棋盘格标定、圆点阵标定等方法的介绍，以及它们在不同场景下的适用性。我尝试着将书中的一些基本原理应用到自己拍摄的一些照片上，虽然效果有限，但那个过程本身就充满了乐趣，让我对“看图识三维”这件事有了全新的认识。此外，立体视觉部分也让我受益匪浅。双目立体视觉的原理，视差的计算，以及如何根据视差来恢复深度信息，这些内容都得到了深入的讲解。书中的算法介绍，从经典的SGM（Semi-Global Matching）到更现代的深度学习方法，都清晰地展现了技术的演进。我特别喜欢作者在介绍复杂算法时，会先给出核心思想，然后再逐步展开细节，这种循序渐进的方式大大降低了阅读的门槛，让我这个非专业人士也能逐步跟上思路。我感觉作者在文字和图表的结合上下了很大的功夫，很多抽象的概念通过图示变得直观易懂，这对于理解复杂的计算机视觉算法来说是至关重要的。这本书不仅仅是理论的堆砌，更像是为我打开了一扇通往真实世界三维信息的门，让我看到如何通过我们最熟悉的“看”来理解和还原现实。

评分☆☆☆☆☆

这本书《基于光学图像的三维重建理论与技术》对我而言，是一场关于“空间感知”的深度探索之旅。在阅读过程中，我被书中关于“相机姿态估计”的章节深深吸引。作者从基础的齐次坐标和变换矩阵入手，逐步讲解了如何利用图像特征点来估计相机的六自由度姿态（包括旋转和平移）。我之前一直以为姿态估计是一个非常复杂的数学问题，但书中通过清晰的图示和简洁的数学推导，将这一过程变得易于理解。作者详细介绍了基于 PnP（Perspective-n-Point）问题来求解相机姿态的方法，比如 Direct Linear Transformation（DLT）和 EPnP 等算法。对于每种算法，作者都深入剖析了其原理、优缺点以及在不同场景下的适用性。我尤其对作者在讲解 EPnP 算法时，通过引入“控制点”来简化计算的方法印象深刻，这让我看到了算法设计的精妙之处。此外，书中还讨论了如何利用图像序列来估计相机的运动轨迹，这对于 SfM 和 SLAM 等技术至关重要。作者详细讲解了基于特征点的运动估计方法，如暴力匹配、RANSAC 等，以及如何利用这些方法来滤除误匹配点，从而获得鲁棒的运动估计结果。这一部分内容让我意识到，姿态估计和运动估计是三维重建的基石，准确的姿态和运动信息是构建精确三维模型的前提。这本书让我看到了，如何通过对二维图像的细致分析，来还原出相机在三维空间中的运动轨迹，从而为后续的三维重建奠定坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我拿到《基于光学图像的三维重建理论与技术》这本书的时候，其实是带着一种“旁观者”的心态，想着大致了解一下这个领域。然而，随着阅读的深入，我发现自己被这本书所吸引，并开始真正地“进入”到三维重建的世界里。我特别被书中关于“多视图几何”的章节所打动。作者用一种非常清晰和系统的方式，讲解了多视图几何的基本原理，包括对极几何、本质矩阵、基础矩阵等概念的深入剖析。我曾经对这些概念感到非常晦涩，但书中通过大量图示和数学推导，将它们之间的联系和区别解释得非常清楚。例如，作者在讲解对极约束时，用非常形象的比喻，让我一下子就理解了两个视图之间的几何关系，以及如何利用这些约束来寻找图像间的对应点。我对书中关于“多视角匹配”的详细论述尤为欣赏。作者不仅介绍了传统的基于特征点的匹配方法（如 SIFT、SURF），还深入探讨了基于块匹配和深度学习的匹配方法。对于每种方法，作者都详细分析了其原理、优缺点以及适用场景。尤其是在介绍基于深度学习的匹配方法时，作者引用了一些最新的研究成果，让我看到了三维重建领域技术发展的最新动态。这部分内容让我意识到，选择合适的匹配算法对于整个三维重建的精度和效率至关重要。书中还重点讨论了“多视图立体视觉”（Multi-View Stereo, MVS）技术，这是实现高精度三维重建的关键。作者从点云生成，到表面重建（如泊松重建、Alpha Shape），再到网格优化，都进行了详细的介绍。我对泊松重建算法的讲解印象深刻，它能够从稀疏的点云中生成平滑且闭合的表面，这对于很多应用场景都非常有用。这本书让我看到了，如何从散乱的二维图像信息中，逐步构建出精细的三维模型，整个过程充满了科学的严谨和技术的魅力。

评分☆☆☆☆☆

《基于光学图像的三维重建理论与技术》这本书，就像一位经验丰富的向导，带领我探索着三维世界的每一个细节。我一直对“表面重建”这个概念充满兴趣，因为这是将点云转化为可用于实际应用的模型（如 CAD 模型、渲染模型）的关键一步。本书在这一部分的内容非常详实。我特别被书中关于“泊松表面重建”（Poisson Surface Reconstruction）的详细讲解所吸引。作者从其基本原理出发，详细介绍了如何构建泊松方程，以及如何利用有限元方法来求解该方程，从而生成平滑且闭合的表面。书中的图示非常直观，让我能够清晰地看到泊松重建算法如何从稀疏的点云中“生长”出连续的曲面。此外，作者还讨论了泊松重建的各种参数设置，以及它们对重建结果的影响，这对于实际应用中的调优非常有价值。除了泊松重建，书中还介绍了其他一些重要的表面重建算法，比如 Alpha Shapes、Ball Pivoting 等。对于每种算法，作者都详细分析了其适用场景和优缺点。例如，Alpha Shapes 算法能够重建具有孔洞的表面，而 Ball Pivoting 算法则更适合于重建具有光滑曲面的物体。我尤其欣赏作者在介绍这些算法时，会适时地穿插一些实际应用案例，比如文物数字化、虚拟现实场景构建等，这让我能够更直观地感受到这些技术在现实世界中的重要性。这本书让我看到，从离散的点云到连续的三维表面，这个转变过程充满了数学的严谨和算法的智慧。

评分☆☆☆☆☆

老实说，我之前对三维重建的了解仅限于一些表面概念，比如“扫描一下就能得到一个3D模型”。然而，读完《基于光学图像的三维重建理论与技术》后，我的认知被彻底颠覆了。这本书就像一位经验丰富的工程师，耐心地引导我一步步解剖三维重建的奥秘。我尤其被书中关于“光束法平差”（Bundle Adjustment）的章节所吸引。这个章节详细地介绍了如何利用多张图像中的对应点来同时优化相机位姿和三维点坐标，以达到全局最优的效果。作者通过大量的数学推导和算法伪代码，将这个复杂的过程剖析得淋漓尽致。虽然有些数学公式让我头脑发胀，但作者的讲解非常有条理，而且通过举例说明，让我逐渐理解了“全局优化”的强大之处。书中的这一部分内容，让我看到了从局部信息整合到全局模型构建的飞跃，也明白了为什么一个好的三维重建系统需要如此精密的算法来支撑。此外，关于 SfM（Structure from Motion）和 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的介绍也让我大开眼界。我之前一直觉得这两个概念很相似，但通过阅读这本书，我才了解到它们之间的细微差别和各自的应用场景。SfM 主要关注如何从一系列图像中恢复场景结构和相机运动，而 SLAM 则更进一步，它不仅要重建环境，还要同时估计相机自身的位姿。书中的算法分析，包括基于特征点的 SfM 方法和基于直接法的 SfM 方法，都为我提供了非常全面的视角。对于 SLAM 部分，作者也详细讲解了滤波式 SLAM（如 EKF-SLAM）和图优化式 SLAM（如 Pose Graph SLAM）等不同派别，并分析了它们的优缺点。我特别欣赏作者在解释这些复杂算法时，会适时地插入一些实际应用案例，比如无人驾驶、机器人导航等，这让我能够更直观地感受到这些理论和技术在现实世界中的价值。这本书让我意识到，三维重建并非简单的“拍照加建模”，而是一门融合了数学、几何、光学和计算机科学的综合性学科，其背后蕴含着深厚的理论基础和精妙的技术设计。

评分☆☆☆☆☆

阅读《基于光学图像的三维重建理论与技术》这本书，对我来说是一次循序渐进的学习过程。我并非科班出身，但作者的叙述方式，使得一些原本复杂的概念也变得易于理解。我特别被书中关于“传感器融合”的讨论所吸引。作者指出，仅仅依靠光学图像进行三维重建，在某些情况下会遇到瓶颈，比如纹理稀疏的场景，或者光照条件不佳的环境。因此，将光学图像与激光雷达（LiDAR）、深度相机（如 Kinect、RealSense）等其他传感器的数据进行融合，能够显著提高三维重建的精度和鲁棒性。书中详细介绍了不同传感器数据的特点，以及如何进行数据的预处理和对齐。例如，作者讲解了如何利用点云数据来辅助相机标定，以及如何将激光雷达点云投影到相机图像上，实现多模态数据的融合。我特别欣赏作者在介绍点云配准算法时，给出的详细步骤和数学解释。比如，ICP（Iterative Closest Point）算法的变种，以及如何结合特征匹配来加速配准过程。这让我明白了，如何将来自不同传感器的信息“整合”起来，形成一个更完整、更准确的三维表示。书中还讨论了如何利用融合后的数据来构建更精细的三维模型，例如，利用深度信息来约束几何重建，或者利用激光雷达点云来填充光学图像中的缺失区域。这一部分内容让我看到了，三维重建技术并非孤立发展，而是与其他传感器技术相互促进、共同进步的。这本书不仅教会了我如何从光学图像中重建三维，更让我看到了如何通过多传感器的协同工作，来突破技术的界限，实现更强大的三维感知能力。

评分☆☆☆☆☆

《基于光学图像的三维重建理论与技术》这本书，在我看来，更像是一份开启三维世界大门的“钥匙”，而非一本简单的说明书。我尤其被书中关于“三维重建的误差分析与评估”的章节所打动。作者没有停留在理论的讲解，而是深入探讨了在实际应用中，如何识别和量化三维重建过程中的误差，以及如何对重建结果进行客观的评估。我曾经在尝试使用一些开源工具进行三维重建时，遇到过很多不尽如人意的情况，但却不知道问题出在哪里。这本书提供了非常系统的误差分析方法。作者从测量误差、模型误差、算法误差等多个维度，对误差来源进行了详细的分析，并给出了相应的量化指标。例如，在评估点云精度时，作者介绍了如何计算点到表面的距离，以及如何利用统计学方法来描述点云的分布情况。对于三维模型的评估，作者还讲解了如何利用不同的指标，比如表面精度、形变误差等，来衡量模型的质量。我特别欣赏作者在讲解这些内容时，会引用大量的实际案例，并给出具体的评估步骤和计算方法。这让我能够将书中的理论知识，直接应用于实际的误差分析和模型评估中。此外，书中还讨论了如何通过改进算法、优化参数等手段来减小重建误差，提高重建精度。这部分内容让我看到了，三维重建技术并非一成不变，而是一个不断追求更高精度和鲁棒性的过程。这本书不仅教会了我如何构建三维模型，更教会了我如何“审视”和“改进”我的三维模型，让我对整个三维重建技术有了更全面、更深入的理解。