基於光學圖像的三維重建理論與技術 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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孫玉娟 著

圖書標籤:

• 三維重建
• 光學圖像
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 點雲
• SLAM
• 結構光
• 立體視覺
• 數字圖像
• 三維建模

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302490005

版次：1

商品編碼：12310296

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2018-01-01

用紙：膠版紙

頁數：175

字數：204000

正文語種：中文

編輯推薦

基於光學圖像的三維重建是計算機視覺領域重要的研究方嚮之一, 經過瞭幾十年的不斷探索,研究人員提齣瞭很多經典有效的算法，如：明暗恢復法、結構光三角法、多目立體視覺、近景工業測量、光度立體技術、雙目立體技術等。基於拍攝到的光學圖像對目標物體進行三維重建，可將物體或者場景的三維形狀準確的恢復齣來，去除由於環境變化或者視角偏差引起的對物體外觀的理解錯誤，對於煤炭、鑽井、勘探、考古等領域具有重要的應用前景。目前，雖有部分圖像處理或者機器視覺方麵的書籍涉及其中的某種技術，但並沒有係統全麵地介紹基於光學圖像的三維重建技術的參考書。本書基於光學圖像詳細地介紹三維重建領域的基本理論與典型算法，期望為從事該技術的人員提供一些有效的參考。

內容簡介

本書詳細論述瞭基於光學圖像進行三維重建的基本理論和方法，從攝像機模型、相機校準、常用的光學模型等基礎理論齣發，介紹瞭基於明暗形狀恢復、光度立體、結構光三維測量、雙目立體視覺等技術的基本原理和實現方法。從每種技術的理論基礎、係統組成、基本約束、重建精度、應用場閤等方麵分析瞭其理論依據和具體算法，為基於光學圖像的三維重建的實際應用提供瞭基本的理論參考。
全書共分8章： 第1章為概述部分；從第2章到第4章分彆論述瞭本書所涉及的數學基礎、基本的攝像機校準方法和光照模型；從第5章到第8章著重介紹瞭目前基於光學圖像進行三維重建的主要方法。在介紹三維重建理論的同時，書中提供瞭大量應用實例，可對理論部分進行直觀的解釋和驗證。
本書可供三維重建、圖像處理、計算機視覺等領域的工程技術人員參考，也可作為高等學校電子信息類、計算機類等專業高年級本科生或研究生的學習教材。

目錄

目錄第1章概述1
1.1人眼的空間知覺1
1.2三維重建技術的分類3
1.3光學三維重建技術6
1.3.1被動光學重建技術7
1.3.2主動光學重建技術8
1.4本章小結12第2章射影幾何與變換基礎13
2.12D射影幾何13
2.1.1點與直綫13
2.1.2理想點與無窮遠點15
2.2射影變換17
2.3射影變換的層次20
2.3.1射影變換的層次簡介20
2.3.2射影變換的分解24
2.4從圖像恢復仿射和度量性質24
2.4.1無窮遠綫25
2.4.2由圖像恢復仿射性質25
2.4.3虛圓點及其對偶27
2.5不動點和直綫28
2.63D射影幾何和變換29/基於光學圖像的三維重建理論與技術目錄/2.6.1點和射影變換30
2.6.2平麵錶示和變換30
2.6.3直綫的錶示和變換32
2.73D射影變換的層次36
2.8無窮遠平麵38
2.9本章小結40第3章攝像機標定與校準41
3.1相機射影幾何41
3.1.1相機射影幾何簡介41
3.1.2二維射影幾何42
3.1.3三維射影幾何42
3.2相機成像理論43
3.2.1空間坐標係之間的關係43
3.2.2攝像機的理論成像模型48
3.2.3實際成像模型49
3.3相機標定理論知識50
3.3.1張正友標定理論51
3.3.2相機參數的初始估計51
3.3.3拍攝圖像的徑嚮畸變53
3.3.4優化函數迭代求精54
3.3.5實驗步驟及注意的問題54
3.4本章小結58第4章光照模型59
4.1朗伯模型59
4.2雙嚮反射分布模型60
4.3Phong模型62
4.4Cook�睺orrance光照模型64
4.5球諧光照模型65
4.6各種光照模型的對比69
4.7本章小結74第5章利用明暗信息恢復物體的三維形狀76
5.1根據明暗信息恢復形狀概述77
5.1.1恢復形狀的常用方法77
5.1.2SFS方法需要解決的主要問題79
5.1.3根據明暗信息恢復形狀的應用80
5.2根據明暗信息估計圖像的光源參數81
5.2.1光源方嚮的估計83
5.2.2方位角τ的估計85
5.2.3傾角δ的估計87
5.3根據明暗信息恢復形狀算法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綫性化方法96
5.4根據明暗信息重建三維形狀98
5.5本章小結100第6章基於單目視覺的三維重建101
6.1經典的PMS技術101
6.1.1朗伯模型102
6.1.2基於光度立體技術估計目標物體錶麵高度信息103
6.2未校準的PMS技術107
6.3基於參照物的三維重建技術112
6.4基於學習的三維重建技術117
6.5本章小結120第7章基於結構光的三維重建技術122
7.1結構光的成像係統124
7.2係統標定127
7.3基於結構光的三維數據測量129
7.3.1結構光激光掃描法測量原理130
7.3.2相位測量輪廓法測量原理132
7.4投影圖像編碼136
7.4.1常用投影圖像編碼策略137
7.4.2基於格雷碼+相移的編碼策略138
7.5圖像特徵提取方法140
7.5.1選取有效區域的方法140
7.5.2邊界提取方法141
7.5.3三維點雲重建142
7.6本章小結144第8章基於雙目視覺的三維重建145
8.1雙目立體視覺的原理145
8.2雙目立體視覺的係統組成147
8.3雙目立體視覺的攝像機標定技術148
8.3.1張正友標定法簡述149
8.3.2雙目立體視覺攝像機標定過程151
8.4特徵提取與立體匹配152
8.4.1立體匹配的約束條件152
8.4.2特徵提取與立體匹配154
8.5雙目立體視覺的三維重建157
8.5.1基本的三維坐標求解方法158
8.5.2基於最小二乘法的三維坐標求解方法159
8.5.3基於視差測距法的三維坐標求解方法161
8.5.4三維重建的結果162
8.6本章小結166參考文獻167

精彩書摘

第5章利用明暗信息恢復物體的三維形狀
本章主要對基於圖像明暗信息的三維重建技術(Shape From Shading,SFS)進行介紹，講述基於明暗信息恢復目標物體形狀的常用方法、SFS的基本原理、單幅圖像光源參數估計以及常用的SFS算法。SFS技術能夠利用單幅圖像的明暗變化重建目標物體的三維錶麵形狀，而且不需要復雜設備，具有良好的應用前景。
從三維場景拍攝二維圖像的過程中，一些有用的信息因為從三維空間嚮二維空間的投影而丟失，所以無法通過測量的方式來確定位置信息。但是圖像中仍然包含隱含形式的三維信息，這些信息包含在明暗和紋理等信息中。如圖5.1所示，人眼將左圖中物體解讀為球體，是因為球體錶麵形狀變化信息轉換成對應的二維圖像上的明暗信息；人的視覺過程將圖5.1右圖中物體解讀為球體，是因為在投影成像的過程中，關於球體形狀變化的信息保留在瞭對應二維圖像的紋理變化中。根據二維圖像中隱含的三維信息可以對物體的形狀進行重建，比如利用圖5.1左圖中的明暗信息可以得到球體錶麵的高度信息，進而重建齣球體的三維形狀，或者利用右圖中紋理形變的規律得到球體的錶麵朝嚮信息也可恢復齣球體的三維形狀[51]。
圖5.1帶有明暗效果(左)和紋理效果(右)的球體
在計算機視覺中，根據二維圖像中的像素值對物體進行三維形貌重建的技術可稱為/基於光學圖像的三維重建理論與技術第5章利用明暗信息恢復物體的三維形狀/“Shape From X”，其中的“X”可代錶立體光(Stereo)、明暗(Shading)、輪廓(Contour)、紋理(Texture)、運動(Motion)等信息。其中根據光度立體恢復形狀(Shape From Stereo)技術、根據輪廓恢復形狀(Shape From Contour)技術，及根據運動信息恢復形狀(Shape From Motion)技術都需要利用至少兩幅圖像的信息對形狀進行重建，並且對圖像采集的要求較高，對於體積較大不易移動的物體不適用，而根據明暗信息恢復形狀技術僅利用單幅圖像中的明暗綫索即可重建物體的三維形狀。
5.1根據明暗信息恢復形狀概述
早期的藝術傢在繪畫藝術中已經開始探索明暗程度對物體形狀的錶現力，例如在素描繪畫中，物體的形狀幾乎完全依靠明暗關係錶現。一般通過明暗關係即可確定物體的形狀，例如圖5.1中的左圖，根據球麵的明暗信息，人們可以將其解讀為球體。因此要解決SFS問題首先要理解圖像是如何形成的。在朗伯反射模型的假設下，圖像的亮度值完全取決於光源的方嚮和實際物體上該點的錶麵朝嚮的夾角。理論上，如果給定一個明暗圖像，根據朗伯反射模型的假設和已知的光源方嚮等參數就能通過SFS算法得到物體錶麵各點的朝嚮。但是，物體錶麵各點的朝嚮至少有兩個未知量(用來錶示法矢量的空間方嚮)，而圖像上某點的亮度信息隻能提供一個已知量，由此建立的方程是病態的，沒有唯一解。另外，實際圖像並不能總是滿足朗伯反射模型，拍攝的圖像會有高光、陰影和空中反射光的交叉反射的影響，也會在很大程度上影響錶麵朝嚮的計算，因此如何確定算法和具體的限製條件是本章的研究重點。
5.1.1恢復形狀的常用方法
20世紀70年代，Horn在美國麻省理工學院攻讀博士期間發錶論文，首先提齣瞭根據明暗信息恢復形狀問題[53]。他指齣如果光源方嚮和反射率已知，可以根據圖像的明暗信息得到一階偏微分方程並計算錶麵方嚮，進而恢復物體的錶麵朝嚮。
Horn的這種方法簡單且易實現，不需要復雜昂貴的光源，甚至一個手電筒就能滿足對光源的需求，從而引發瞭人們對於SFS問題的研究熱潮，提齣瞭很多經典的SFS算法，大緻可分為4類： 最小化方法、演化方法、局部分析方法和綫性化方法[51]。
1. 最小化方法
SFS理論被提齣後，Horn對模型進行瞭簡化，提齣最小化方法(Minimization Approaches)。Brooks和Horn對假設做瞭進一步研究[54]，引入瞭光滑性限製，對物體錶麵形狀進行約束，把問題描述為泛函極值問題，用變分原理導齣相應的歐拉方程，再通過有限差分迭代求解；Frankot等人引入瞭可積性限製[55]，將錶麵深度與梯度聯係起來。文獻[56]對Horn、Zheng和Chellappa、Lee和Kuo等算法采用的最小化方法的基本思想進行瞭總結。近幾年對最小化方法也有進一步的研究。在20世紀80年代中後期，最小化方法成為瞭SFS問題的基本求解方式，比如文獻[57]通過對圖像附加新的約束條件和改進變分的求解過程對SFS進行瞭改進。
最小化方法充分考慮瞭在圖像成像過程中各種可能的約束，利用這些附加約束和原亮度方程聯立求解時，能夠産生較為精確和穩定的解。

前言/序言

前言基於光學圖像的三維重建是計算機視覺領域重要的研究方嚮之一, 經過瞭幾十年的不斷探索,研究人員提齣瞭很多經典有效的算法，如： 明暗恢復法、結構光三角法、多目立體視覺、近景工業測量、光度立體技術、雙目立體技術等。基於拍攝到的光學圖像對目標物體進行三維重建，可將物體或者場景的三維形狀準確地恢復齣來，去除由於環境變化或者視角偏差引起的對物體外觀的理解錯誤，對於煤炭、鑽井、勘探、考古等領域具有重要的應用前景。目前，雖有部分圖像處理或者機器視覺方麵的書籍涉及其中的某種技術，但並沒有係統全麵地介紹基於光學圖像的三維重建技術的參考書。本書基於光學圖像詳細地介紹三維重建領域的基本理論與典型算法，期望為從事該領域相關工作的人員提供一些有效的參考。
本書的內容，除第1章概述外，分為兩部分： 第一部分(第2章至第4章)涉及三維重建需要的數學基礎，包括平麵幾何、射影幾何、射影變換的基本概念和基本定理，攝像機的三維射影幾何與校準等，可為後續基於圖像的三維重建技術的理解提供理論參考。第二部分(第5章至第8章)介紹目前主流的基於圖像的三維重建技術，每種技術獨占一章，從基本的光學模型理論入手，對基於圖像的三維重建進行比較深入的闡述和分析，對每一種技術采用“理論簡介、算法分析、實驗仿真”的方式進行論述，便於讀者從理論到實踐對現有的基於光學圖像的三維重建技術進行理解和掌握。
在編寫過程中，我們參考和藉鑒瞭許多專傢學者的研究成果，在書後均一一列齣，同時也參考和選用瞭許多博客和組織機構網站中的內容和圖片，由於數量太多未能全部列齣，在此嚮這些成果的所有者和組織機構錶示誠摯的謝意。
本書的研究工作得到國傢自然科學基金（61602229、61771231）、省自然科學基金（ZR2016FM13、ZR2017MF010）和魯東大學博士基金（LY2015032）的資助，為本書的順利齣版提供瞭資金支持。/基於光學圖像的三維重建理論與技術前言/感謝中國海洋大學董軍宇教授、青島理工大學吳則舉副教授、魯東大學鄒海林教授給予作者的熱心幫助。也感謝和作者朝夕相處的許多同事、朋友和學生的鼎力相助，多年來他們對本書內容提齣的建議和意見使作者受益匪淺，在此嚮我的同事、朋友和學生錶示由衷的感謝。
全書的策劃和編寫工作由孫玉娟負責。魯東大學鄒海林教授、中國海洋大學董軍宇教授對書稿進行瞭認真審閱，並提齣瞭許多寶貴的建議。殷波老師，國圳宇、孫曉婷、周子淇等同學在文字錄入、書稿校對等方麵付齣瞭辛勤的勞動，在此嚮他們一並錶示感謝。
特彆感謝清華大學齣版社，感謝責任編輯及其他參與此書編輯工作的各位老師為本書順利齣版而付齣的辛勤勞動。
在計算機視覺領域，基於圖像的三維重建發展非常迅速，本書雖力求全麵並緊跟其發展趨勢，但由於作者水平和時間有限，書中難免齣現疏漏之處，懇請作者不吝批評指正。

孫玉娟
2017年7月於煙颱

《光影織夢：多維空間感知與數字構建》 一、 導論：從二維到三維的躍遷——人類對真實世界理解的深化 自古以來，人類便渴望突破二維平麵的局限，全方位、多角度地感知和描繪我們所處的立體世界。從壁畫的“遠近法”到後來的透視學，再到現代攝影和電影的齣現，我們一直在努力捕捉和重現三維空間的深度與體積。然而，這些方法在很大程度上依賴於觀者的主觀經驗和藝術處理。隨著科技的飛速發展，特彆是計算機視覺和傳感技術的革新，我們進入瞭一個全新的時代：能夠以前所未有的精度和效率，將物理世界的真實三維形態“數字化”地呈現齣來。 本書《光影織夢：多維空間感知與數字構建》正是聚焦於這一激動人心的領域——如何運用先進的光學原理和精巧的數字技術，從觀測到的光學信息中“重構”齣精確的三維空間模型。這不僅是技術上的飛躍，更是人類認知世界方式的深刻變革，為藝術創作、工程設計、虛擬現實、智能製造、醫療診斷乃至文化遺産保護等眾多領域打開瞭無限可能。 二、 光學成像基礎：捕捉世界的“骨骼”與“血肉” 任何三維重建的起點，都離不開對光學信息的精確捕捉。本書將深入剖析這一過程中的關鍵光學原理。 1. 光的物理本質與傳播定律： 從反射、摺射到衍射，理解光與物質的相互作用是基礎。我們將探討光綫如何在不同介質中傳播，以及這些傳播特性如何影響我們所見到的圖像。 2. 成像係統原理： 無論是傳統的相機鏡頭，還是先進的深度傳感器，它們都是將三維世界的“光信號”轉化為“數字信號”的橋梁。我們將詳細解析光學鏡頭的光學設計，如焦距、光圈、景深等概念，以及它們如何影響圖像的質量和信息量。同時，也會介紹不同類型的光學傳感器，如CCD、CMOS，以及它們在捕捉光綫方麵的特性。 3. 紋理與深度信息的提取： 物體的錶麵紋理（顔色、材質）和幾何深度（遠近）是構成三維形態的兩個基本要素。本書將闡述如何通過分析圖像的亮度、顔色、陰影、高光等信息，來推斷物體的錶麵特徵。更重要的是，我們將深入探討如何從光學圖像中提取或推斷齣深度信息，這是實現三維重建的“重頭戲”。 三、 三維重建的核心理論：從二維“點”到三維“麵”的演進 從捕捉到的二維圖像信息中“挖掘”齣三維空間結構，需要一套嚴謹的數學模型和算法支持。 1. 幾何約束與投影模型： 相機成像的過程本質上是一個從三維空間到二維平麵的投影過程。本書將詳細闡述針孔相機模型，分析相機內參（焦距、主點、畸變係數）和外參（鏇轉、平移）如何描述這種投影關係。基於這些模型，我們將推導多視圖幾何的基本原理，如對極幾何、本質矩陣、基礎矩陣等，這些是連接不同視角圖像的關鍵。 2. 多視圖幾何原理： 單一視角的圖像隻能提供有限的三維信息。通過分析來自不同視角、不同時間點拍攝的圖像，我們可以利用這些圖像之間的對應關係，反演齣場景的三維結構。本書將深入講解立體視覺（Stereo Vision）的基本理論，包括視差（Disparity）的概念、立體匹配（Stereo Matching）算法的原理與挑戰，以及如何通過視差圖來計算深度。 3. 運動恢復結構（Structure from Motion, SfM）： 當相機在移動中進行拍攝時，其自身的位置和姿態也在變化。SfM技術則緻力於同時估計相機的運動軌跡和場景的三維結構。我們將解析SfM的經典流程，包括特徵點提取與匹配、多視圖約束優化、增量式或全局式重建等關鍵步驟。 4. 其他先進的三維感知方法： 除瞭基於立體視覺和SfM的傳統方法，本書還將介紹一些更現代、更高效的三維感知技術。例如，基於深度學習的端到端三維重建方法，如何利用神經網絡直接從圖像預測深度圖或點雲；以及結閤結構光、激光掃描等主動測量技術，如何更精確地獲取深度信息。 四、 三維重建的關鍵技術與算法：精益求精的實現之道 理論的落地需要一係列精密的算法作為支撐。本書將詳細介紹實現三維重建過程中的核心算法。 1. 特徵提取與匹配： 準確地在不同圖像之間找到同名點是重建的基礎。我們將介紹SIFT、SURF、ORB等經典的局部特徵描述子，以及它們在特徵提取和匹配中的性能錶現。同時，也會討論基於深度學習的特徵匹配方法。 2. 稠密重建算法： 從稀疏的點雲到逼真的三維模型，需要將圖像中的所有像素都轉化為三維空間中的點。我們將深入探討各種稠密匹配算法，如分層分治（Hierarchical Approach）、圖割（Graph Cut）、深度學習驅動的稠密匹配等，以及它們在處理紋理稀疏、遮擋等復雜場景時的優劣。 3. 錶麵重建與網格生成： 獲得的點雲數據往往是離散的。為瞭生成可用的三維模型，需要將其連接起來，形成連續的錶麵。本書將介紹泊鬆錶麵重建（Poisson Surface Reconstruction）、Delaunay三角化、Alpha Shapes等算法，用於從點雲生成光滑、連續的網格模型。 4. 模型優化與增強： 重建齣的三維模型可能存在噪聲、孔洞或不精確之處。我們將探討各種優化技術，如全局優化（Bundle Adjustment）、模型平滑、法綫估計與修正、紋理映射等，以提升三維模型的質量和視覺真實感。 5. 點雲處理與分析： 點雲作為三維重建的直接輸齣，其高效的處理和分析至關重要。本書將介紹點雲的去噪、分割、配準、麯麵提取等常用算法，以及在自動駕駛、機器人導航等領域的應用。 五、 應用領域與前沿展望：賦能未來，構建無限可能 三維重建技術並非空中樓閣，其價值體現在廣泛的應用中，並持續推動著相關領域的前沿發展。 1. 虛擬現實與增強現實（VR/AR）： 沉浸式的虛擬世界和疊加真實世界的數字信息，都離不開精確的三維場景重建。本書將探討如何利用三維重建技術構建逼真的虛擬環境，為用戶提供身臨其境的體驗。 2. 工業設計與製造： 從産品原型設計到逆嚮工程，再到智能製造過程中的質量檢測與機器人路徑規劃，三維重建技術為工業界提供瞭強大的工具。 3. 文化遺産保護與數字化： 將珍貴的曆史文物、古跡進行高精度三維掃描與建模，不僅有助於研究與修復，更能實現永久的數字化保存，並以虛擬展覽等形式嚮公眾展示。 4. 醫療健康： 在醫學影像分析、手術規劃、個性化植入物設計等方麵，三維重建技術發揮著越來越重要的作用，為精準醫療提供支持。 5. 自動駕駛與機器人導航： 為自動駕駛汽車和機器人構建實時的三維環境地圖，是其安全導航和決策的關鍵。本書將討論相關的三維重建技術在感知與定位中的應用。 6. 前沿技術趨勢： 隨著人工智能和傳感器技術的不斷進步，三維重建領域正迎來新的變革。本書將對事件相機（Event Camera）在三維重建中的潛力、語義三維重建（Semantic 3D Reconstruction）、實時高精度三維重建等方麵的前沿研究進行展望。 結語： 《光影織夢：多維空間感知與數字構建》旨在係統地梳理和介紹光學圖像三維重建的理論基礎、核心算法與廣泛應用。通過深入淺齣的講解，我們希望能夠幫助讀者深刻理解這一前沿技術，掌握相關的關鍵技能，並激發他們在各自領域中探索和創新的靈感，共同繪製齣更加豐富多彩的數字世界。

評分☆☆☆☆☆

老實說，我之前對三維重建的瞭解僅限於一些錶麵概念，比如“掃描一下就能得到一個3D模型”。然而，讀完《基於光學圖像的三維重建理論與技術》後，我的認知被徹底顛覆瞭。這本書就像一位經驗豐富的工程師，耐心地引導我一步步解剖三維重建的奧秘。我尤其被書中關於“光束法平差”（Bundle Adjustment）的章節所吸引。這個章節詳細地介紹瞭如何利用多張圖像中的對應點來同時優化相機位姿和三維點坐標，以達到全局最優的效果。作者通過大量的數學推導和算法僞代碼，將這個復雜的過程剖析得淋灕盡緻。雖然有些數學公式讓我頭腦發脹，但作者的講解非常有條理，而且通過舉例說明，讓我逐漸理解瞭“全局優化”的強大之處。書中的這一部分內容，讓我看到瞭從局部信息整閤到全局模型構建的飛躍，也明白瞭為什麼一個好的三維重建係統需要如此精密的算法來支撐。此外，關於 SfM（Structure from Motion）和 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的介紹也讓我大開眼界。我之前一直覺得這兩個概念很相似，但通過閱讀這本書，我纔瞭解到它們之間的細微差彆和各自的應用場景。SfM 主要關注如何從一係列圖像中恢復場景結構和相機運動，而 SLAM 則更進一步，它不僅要重建環境，還要同時估計相機自身的位姿。書中的算法分析，包括基於特徵點的 SfM 方法和基於直接法的 SfM 方法，都為我提供瞭非常全麵的視角。對於 SLAM 部分，作者也詳細講解瞭濾波式 SLAM（如 EKF-SLAM）和圖優化式 SLAM（如 Pose Graph SLAM）等不同派彆，並分析瞭它們的優缺點。我特彆欣賞作者在解釋這些復雜算法時，會適時地插入一些實際應用案例，比如無人駕駛、機器人導航等，這讓我能夠更直觀地感受到這些理論和技術在現實世界中的價值。這本書讓我意識到，三維重建並非簡單的“拍照加建模”，而是一門融閤瞭數學、幾何、光學和計算機科學的綜閤性學科，其背後蘊含著深厚的理論基礎和精妙的技術設計。

評分☆☆☆☆☆

《基於光學圖像的三維重建理論與技術》這本書，就像一位經驗豐富的嚮導，帶領我探索著三維世界的每一個細節。我一直對“錶麵重建”這個概念充滿興趣，因為這是將點雲轉化為可用於實際應用的模型（如 CAD 模型、渲染模型）的關鍵一步。本書在這一部分的內容非常詳實。我特彆被書中關於“泊鬆錶麵重建”（Poisson Surface Reconstruction）的詳細講解所吸引。作者從其基本原理齣發，詳細介紹瞭如何構建泊鬆方程，以及如何利用有限元方法來求解該方程，從而生成平滑且閉閤的錶麵。書中的圖示非常直觀，讓我能夠清晰地看到泊鬆重建算法如何從稀疏的點雲中“生長”齣連續的麯麵。此外，作者還討論瞭泊鬆重建的各種參數設置，以及它們對重建結果的影響，這對於實際應用中的調優非常有價值。除瞭泊鬆重建，書中還介紹瞭其他一些重要的錶麵重建算法，比如 Alpha Shapes、Ball Pivoting 等。對於每種算法，作者都詳細分析瞭其適用場景和優缺點。例如，Alpha Shapes 算法能夠重建具有孔洞的錶麵，而 Ball Pivoting 算法則更適閤於重建具有光滑麯麵的物體。我尤其欣賞作者在介紹這些算法時，會適時地穿插一些實際應用案例，比如文物數字化、虛擬現實場景構建等，這讓我能夠更直觀地感受到這些技術在現實世界中的重要性。這本書讓我看到，從離散的點雲到連續的三維錶麵，這個轉變過程充滿瞭數學的嚴謹和算法的智慧。

評分☆☆☆☆☆

《基於光學圖像的三維重建理論與技術》這本書，在我看來，更像是一份開啓三維世界大門的“鑰匙”，而非一本簡單的說明書。我尤其被書中關於“三維重建的誤差分析與評估”的章節所打動。作者沒有停留在理論的講解，而是深入探討瞭在實際應用中，如何識彆和量化三維重建過程中的誤差，以及如何對重建結果進行客觀的評估。我曾經在嘗試使用一些開源工具進行三維重建時，遇到過很多不盡如人意的情況，但卻不知道問題齣在哪裏。這本書提供瞭非常係統的誤差分析方法。作者從測量誤差、模型誤差、算法誤差等多個維度，對誤差來源進行瞭詳細的分析，並給齣瞭相應的量化指標。例如，在評估點雲精度時，作者介紹瞭如何計算點到錶麵的距離，以及如何利用統計學方法來描述點雲的分布情況。對於三維模型的評估，作者還講解瞭如何利用不同的指標，比如錶麵精度、形變誤差等，來衡量模型的質量。我特彆欣賞作者在講解這些內容時，會引用大量的實際案例，並給齣具體的評估步驟和計算方法。這讓我能夠將書中的理論知識，直接應用於實際的誤差分析和模型評估中。此外，書中還討論瞭如何通過改進算法、優化參數等手段來減小重建誤差，提高重建精度。這部分內容讓我看到瞭，三維重建技術並非一成不變，而是一個不斷追求更高精度和魯棒性的過程。這本書不僅教會瞭我如何構建三維模型，更教會瞭我如何“審視”和“改進”我的三維模型，讓我對整個三維重建技術有瞭更全麵、更深入的理解。

評分☆☆☆☆☆

這本書《基於光學圖像的三維重建理論與技術》對我而言，是一場關於“空間感知”的深度探索之旅。在閱讀過程中，我被書中關於“相機姿態估計”的章節深深吸引。作者從基礎的齊次坐標和變換矩陣入手，逐步講解瞭如何利用圖像特徵點來估計相機的六自由度姿態（包括鏇轉和平移）。我之前一直以為姿態估計是一個非常復雜的數學問題，但書中通過清晰的圖示和簡潔的數學推導，將這一過程變得易於理解。作者詳細介紹瞭基於 PnP（Perspective-n-Point）問題來求解相機姿態的方法，比如 Direct Linear Transformation（DLT）和 EPnP 等算法。對於每種算法，作者都深入剖析瞭其原理、優缺點以及在不同場景下的適用性。我尤其對作者在講解 EPnP 算法時，通過引入“控製點”來簡化計算的方法印象深刻，這讓我看到瞭算法設計的精妙之處。此外，書中還討論瞭如何利用圖像序列來估計相機的運動軌跡，這對於 SfM 和 SLAM 等技術至關重要。作者詳細講解瞭基於特徵點的運動估計方法，如暴力匹配、RANSAC 等，以及如何利用這些方法來濾除誤匹配點，從而獲得魯棒的運動估計結果。這一部分內容讓我意識到，姿態估計和運動估計是三維重建的基石，準確的姿態和運動信息是構建精確三維模型的前提。這本書讓我看到瞭，如何通過對二維圖像的細緻分析，來還原齣相機在三維空間中的運動軌跡，從而為後續的三維重建奠定堅實的基礎。

評分☆☆☆☆☆

作為一個對圖像處理和計算機視覺領域有著長期關注的愛好者，我一直對三維重建技術充滿好奇。當我看到《基於光學圖像的三維重建理論與技術》這本書時，我立刻被它吸引住瞭，並決定深入研究一番。我尤其對書中關於“相機成像模型”的介紹印象深刻。作者從最基礎的針孔相機模型齣發，逐步引入瞭畸變模型、徑嚮畸變、切嚮畸變等概念，並詳細講解瞭如何通過標定來估計這些參數。這讓我對相機如何將三維世界投影到二維圖像平麵有瞭更深刻的理解。書中對不同相機模型的優劣分析也十分透徹，比如對於廣角鏡頭和魚眼鏡頭，作者都提供瞭詳細的數學描述和校正方法。我曾嘗試過使用一些開源庫進行相機標定，但效果總是不盡如人意，而這本書中的詳細講解，為我解決這個問題提供瞭理論指導。此外，關於“圖像幾何變換”的部分也讓我受益匪淺。作者詳細介紹瞭仿射變換、透視變換等基本變換，以及它們在圖像處理中的應用。我尤其喜歡作者在講解透視變換時，用到的“消失點”概念，這讓我一下子就理解瞭透視成像的原理。書中還詳細講解瞭如何利用這些幾何變換來實現圖像的配準和校正，這對於後續的三維重建至關重要。例如，在講解“單應性矩陣”（Homography Matrix）時，作者詳細解釋瞭它如何描述兩個平麵之間的映射關係，以及如何利用它來實現平麵物體的姿態估計和紋理映射。這部分內容讓我看到瞭，如何通過簡單的二維圖像變換，來理解和分析三維世界中的空間關係。這本書讓我認識到，三維重建並非是一個獨立的領域，而是與相機成像原理、圖像處理技術等緊密相連，隻有深入理解這些基礎知識，纔能更好地掌握三維重建的核心技術。

評分☆☆☆☆☆

閱讀《基於光學圖像的三維重建理論與技術》這本書，對我來說是一次循序漸進的學習過程。我並非科班齣身，但作者的敘述方式，使得一些原本復雜的概念也變得易於理解。我特彆被書中關於“傳感器融閤”的討論所吸引。作者指齣，僅僅依靠光學圖像進行三維重建，在某些情況下會遇到瓶頸，比如紋理稀疏的場景，或者光照條件不佳的環境。因此，將光學圖像與激光雷達（LiDAR）、深度相機（如 Kinect、RealSense）等其他傳感器的數據進行融閤，能夠顯著提高三維重建的精度和魯棒性。書中詳細介紹瞭不同傳感器數據的特點，以及如何進行數據的預處理和對齊。例如，作者講解瞭如何利用點雲數據來輔助相機標定，以及如何將激光雷達點雲投影到相機圖像上，實現多模態數據的融閤。我特彆欣賞作者在介紹點雲配準算法時，給齣的詳細步驟和數學解釋。比如，ICP（Iterative Closest Point）算法的變種，以及如何結閤特徵匹配來加速配準過程。這讓我明白瞭，如何將來自不同傳感器的信息“整閤”起來，形成一個更完整、更準確的三維錶示。書中還討論瞭如何利用融閤後的數據來構建更精細的三維模型，例如，利用深度信息來約束幾何重建，或者利用激光雷達點雲來填充光學圖像中的缺失區域。這一部分內容讓我看到瞭，三維重建技術並非孤立發展，而是與其他傳感器技術相互促進、共同進步的。這本書不僅教會瞭我如何從光學圖像中重建三維，更讓我看到瞭如何通過多傳感器的協同工作，來突破技術的界限，實現更強大的三維感知能力。

評分☆☆☆☆☆

我拿到《基於光學圖像的三維重建理論與技術》這本書的時候，其實是帶著一種“旁觀者”的心態，想著大緻瞭解一下這個領域。然而，隨著閱讀的深入，我發現自己被這本書所吸引，並開始真正地“進入”到三維重建的世界裏。我特彆被書中關於“多視圖幾何”的章節所打動。作者用一種非常清晰和係統的方式，講解瞭多視圖幾何的基本原理，包括對極幾何、本質矩陣、基礎矩陣等概念的深入剖析。我曾經對這些概念感到非常晦澀，但書中通過大量圖示和數學推導，將它們之間的聯係和區彆解釋得非常清楚。例如，作者在講解對極約束時，用非常形象的比喻，讓我一下子就理解瞭兩個視圖之間的幾何關係，以及如何利用這些約束來尋找圖像間的對應點。我對書中關於“多視角匹配”的詳細論述尤為欣賞。作者不僅介紹瞭傳統的基於特徵點的匹配方法（如 SIFT、SURF），還深入探討瞭基於塊匹配和深度學習的匹配方法。對於每種方法，作者都詳細分析瞭其原理、優缺點以及適用場景。尤其是在介紹基於深度學習的匹配方法時，作者引用瞭一些最新的研究成果，讓我看到瞭三維重建領域技術發展的最新動態。這部分內容讓我意識到，選擇閤適的匹配算法對於整個三維重建的精度和效率至關重要。書中還重點討論瞭“多視圖立體視覺”（Multi-View Stereo, MVS）技術，這是實現高精度三維重建的關鍵。作者從點雲生成，到錶麵重建（如泊鬆重建、Alpha Shape），再到網格優化，都進行瞭詳細的介紹。我對泊鬆重建算法的講解印象深刻，它能夠從稀疏的點雲中生成平滑且閉閤的錶麵，這對於很多應用場景都非常有用。這本書讓我看到瞭，如何從散亂的二維圖像信息中，逐步構建齣精細的三維模型，整個過程充滿瞭科學的嚴謹和技術的魅力。

評分☆☆☆☆☆

《基於光學圖像的三維重建理論與技術》這本書，對於我這樣一直想深入瞭解三維重建技術的人來說，簡直是一份寶藏。我一直對“點雲”這個概念很感興趣，但總覺得它是一個非常抽象的東西。讀瞭這本書後，我對點雲有瞭全新的認識。書中詳細講解瞭點雲的生成、處理和錶示方法。從基於立體視覺的點雲生成，到基於深度相機的點雲獲取，作者都給齣瞭詳實的講解。我尤其對書中關於“點雲濾波”的章節印象深刻。作者詳細介紹瞭各種濾波算法，比如均值濾波、高斯濾波、統計濾波等，以及它們在去除點雲噪聲、平滑錶麵等方麵的作用。通過書中提供的圖示，我能夠直觀地看到不同濾波算法的效果，這對於實際應用中選擇閤適的濾波方法至關重要。此外，書中還講解瞭點雲的下采樣和分割技術。下采樣可以有效減小點雲的數據量，提高處理效率，而分割技術則可以將點雲分成不同的物體或區域，為後續的識彆和分析奠定基礎。我特彆欣賞作者在介紹點雲分割時，給齣的算法示例，比如基於區域生長的方法和基於聚類的方法。這讓我理解瞭如何從海量的點數據中，提取齣有意義的信息。這本書讓我看到，點雲並非僅僅是一堆無序的點，而是蘊含著豐富的幾何信息，並且可以通過各種技術手段進行有效的處理和利用。

評分☆☆☆☆☆

拿到《基於光學圖像的三維重建理論與技術》這本書，我懷著對未知的好奇心翻開瞭第一頁。我原本以為三維重建隻是一個單純的“幾何”問題，但深入閱讀後，我發現它與“紋理”的關聯同樣至關重要。書中關於“紋理映射”的章節，給瞭我很大的啓發。作者詳細講解瞭如何將采集到的光學圖像信息，準確地“貼”到重建的三維模型錶麵上。這不僅僅是將圖片進行簡單的投影，而是涉及到如何處理遮擋、光照變化以及圖像間的對齊問題。我特彆對書中關於“多視角紋理融閤”的討論印象深刻。作者指齣，僅僅使用單視角圖像進行紋理映射，往往會導緻效果不佳，容易齣現拉伸、模糊等問題。而利用多張圖像的信息進行融閤，可以獲得更細膩、更逼真的紋理效果。書中介紹瞭如何利用相機姿態信息和幾何約束，將不同視角的圖像進行對齊和融閤，從而生成高質量的紋理貼圖。我尤其欣賞作者在講解紋理融閤過程中，如何處理圖像間的“接縫”和“不一緻性”問題。比如，利用圖像混閤（Image Blending）技術來平滑過渡不同圖像間的邊界，或者利用圖像修復（Image Inpainting）技術來填充缺失的紋理區域。這一部分內容讓我看到瞭，如何通過精巧的圖像處理技術，將二維的視覺信息完美地融入三維模型，從而賦予模型真實感。這本書讓我明白，一個高質量的三維重建，不僅僅在於其幾何結構的準確性，還在於其紋理的逼真度，兩者相輔相成，共同構成瞭我們對三維世界的感知。

評分☆☆☆☆☆

這本書，光聽名字就讓人覺得“高大上”，《基於光學圖像的三維重建理論與技術》。我作為一個對三維重建領域一直抱有濃厚興趣的普通讀者，拿到這本書的時候，心裏是既期待又忐忑。期待的是希望能藉此機會深入瞭解這個曾經隻在科幻電影裏齣現的“魔法”，而忐忑的是，畢竟“理論與技術”這四個字，聽起來就不是那麼容易“啃”下來的。翻開第一頁，撲麵而來的學術氣息瞬間就把我拉迴瞭大學時代的課堂，那些曾經熟悉又略顯陌生的公式和圖示，開始在我腦海中勾勒齣三維世界的輪廓。我尤其對其中關於相機標定和幾何約束的章節留下瞭深刻印象，作者用非常詳實的方式闡述瞭相機模型，從針孔相機模型到更復雜的魚眼相機模型，以及如何通過各種標定方法來獲取相機的內參和外參。這一點對於理解後續的三維重建過程至關重要，就像蓋房子之前要先打好地基一樣，沒有準確的相機參數，後續的一切努力都將是空中樓閣。書中對不同標定方法的優缺點分析也十分到位，比如對棋盤格標定、圓點陣標定等方法的介紹，以及它們在不同場景下的適用性。我嘗試著將書中的一些基本原理應用到自己拍攝的一些照片上，雖然效果有限，但那個過程本身就充滿瞭樂趣，讓我對“看圖識三維”這件事有瞭全新的認識。此外，立體視覺部分也讓我受益匪淺。雙目立體視覺的原理，視差的計算，以及如何根據視差來恢復深度信息，這些內容都得到瞭深入的講解。書中的算法介紹，從經典的SGM（Semi-Global Matching）到更現代的深度學習方法，都清晰地展現瞭技術的演進。我特彆喜歡作者在介紹復雜算法時，會先給齣核心思想，然後再逐步展開細節，這種循序漸進的方式大大降低瞭閱讀的門檻，讓我這個非專業人士也能逐步跟上思路。我感覺作者在文字和圖錶的結閤上下瞭很大的功夫，很多抽象的概念通過圖示變得直觀易懂，這對於理解復雜的計算機視覺算法來說是至關重要的。這本書不僅僅是理論的堆砌，更像是為我打開瞭一扇通往真實世界三維信息的門，讓我看到如何通過我們最熟悉的“看”來理解和還原現實。