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无库存
三维重建基础
0.00     定价 ¥ 36.00
泸西县图书馆
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  • ISBN:
    9787563569427
  • 作      者:
    鲁鹏
  • 出 版 社 :
    北京邮电大学出版社
  • 出版日期:
    2023-07-01
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作者简介

鲁鹏,男,副教授,就职于北京邮电大学人工智能学院。2003年7月获得华中科技大学图像所硕士学位,2006年7月获得中国科学院自动化所博士学位,2008年到2010年在北京大学人机交互与多媒体实验室从事博士后研究。作者长期从事本科生、研究生计算机视觉课程的教学工作,B站上作者讲授的计算机视觉相关课程的录播视频播放量超过75万余次。

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目录

第1章摄像机几何1

1.1针孔模型与透镜1

1.1.1针孔摄像机1

1.1.2透镜成像5

1.2一般摄像机模型9

1.2.1齐次坐标9

1.2.2坐标系变换和刚体变换11

1.2.3一般摄像机的几何模型15

1.2.4透视投影矩阵的性质19

1.3其他摄像机模型19

1.3.1规范化摄像机模型19

1.3.2弱透视投影摄像机20

1.3.3正交投影摄像机21

习题22

第2章摄像机标定23

2.1针孔模型与摄像机标定问题23

2.1.1最小二乘参数估计23

2.1.2投影矩阵求解28

2.1.3摄像机内、外参数求解29

2.1.4退化情况32

2.2径向畸变的摄像机标定33

2.2.1径向畸变模型33

2.2.2径向畸变标定34

2.2.3解析摄影测量36

习题38

第3章单视图几何39

3.1射影几何基础39

3.1.1直线的齐次坐标39

3.1.2平面上的无穷远点与无穷远线40

3.1.3平面上的变换41

3.1.4平面上的无穷远点与无穷远线的变换43

3.2单视图重构44

3.2.1隐消点与隐消线44

3.2.2基于单视图的结构恢复46






习题48

第4章三维重建与极几何49

4.1三角化49

4.1.1三角化的概念49

4.1.2三角化的线性解法50

4.1.3三角化的非线性解法51

4.2极几何与基础矩阵52

4.2.1极几何52

4.2.2本质矩阵与基础矩阵53

4.3基础矩阵估计55

4.3.1八点法55

4.3.2归一化八点法57

4.4单应矩阵58

4.4.1单应矩阵的概念58

4.4.2单应矩阵估计60

习题61

第5章局部图像特征62

5.1局部特征62

5.1.1图像特征匹配问题62

5.1.2局部特征概念64

5.2角点检测65

5.2.1角点特性分析65

5.2.2Harris角点检测器66

5.2.3Harris角点检测效果70

5.3尺度不变理论基础71

5.3.1尺度不变思路71

5.3.2LoG算子73

5.3.3HarrisLaplace检测器78

5.4SIFT特征79

5.4.1DoG尺度空间79

5.4.2SIFT特征点检测81

5.4.3SIFT特征描述子82

5.5SURF特征84

5.5.1基于Hessian矩阵的特征点84

5.5.2尺度空间定位85

5.5.3特征点的描述与匹配86

5.6ORB特征88

5.6.1Oriented FAST89

5.6.2BRIEF特征描述子90

5.6.3ORB特征91

习题91

第6章双目立体视觉93

6.1基于平行视图的双目立体视觉93

6.1.1平行视图的基础矩阵与极几何93

6.1.2平行视图的三角测量与视差95

6.2图像校正96

6.3对应点搜索99

6.3.1相关匹配算法99

6.3.2相关匹配算法存在的问题101

习题103

第7章运动恢复结构104

7.1问题描述104

7.1.1摄像机内参数已知情况105

7.1.2仿射摄像机情况105

7.1.3一般情况106

7.2运动恢复结构的基本方法107

7.2.1两视图欧氏结构恢复107

7.2.2两视图仿射结构恢复110

7.2.3两视图透视结构恢复112

7.2.4基于捆绑调整法的多视图运动恢复结构113

7.3透视结构升级114

7.4基于增量法的多视图欧氏结构恢复115

7.4.1拟合方法116

7.4.2PnP问题与P3P方法122

7.4.3增量式SfM系统125

习题128


第8章多视图立体视觉129

8.1基于体素的方法129

8.1.1空间雕刻法130

8.1.2阴影雕刻法136

8.1.3体素着色法139

8.1.4马尔可夫离散优化法141

8.2基于面片的多视图重建143

8.2.1基础知识144

8.2.2面片重建146

8.2.3总结150

8.3基于深度图的多视图重建150

8.3.1预处理151

8.3.2深度图生成153

8.3.3总结155

习题156

第9章同时定位与建图157

9.1SLAM简介157

9.1.1数据采集传感器157

9.1.2地图类别159

9.1.3视觉SLAM算法160

9.2基于词袋模型的图像检索163

9.2.1视觉词袋模型164

9.2.2TFIDF算法166

9.2.3相似度计算与图像检索167

9.3图结构与生成树168

9.4ORBSLAM系统170

9.4.1系统概述170

9.4.2数据结构171

9.4.3地图初始化174

9.4.4特征跟踪175

9.4.5局部建图177

9.4.6回环修正178

9.5稀疏直接法里程计179

9.5.1光流概述179

9.5.2直接法稀疏模型183

9.5.3DSO系统186

习题187

参考文献188

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