Accurate Visual Metrology from Single and Multiple Uncalibrated Images pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer Verlag

作者:Criminisi, A.

出品人:

页数:197

译者:

出版时间:

价格:$ 179.67

装帧:HRD

isbn号码:9781852334680

丛书系列:

图书标签:

• Visual Metrology
• Computer Vision
• Image Processing
• Calibration
• 3D Reconstruction
• Single View Metrology
• Multiple View Metrology
• Uncalibrated Images
• Geometric Vision
• Photogrammetry

《精微之眼：单幅与多幅非标定图像的精确视觉测量》 一、引言 在当今科技飞速发展的时代，图像数据已成为获取信息、理解世界的重要媒介。从工业生产的精密检测到虚拟现实的沉浸体验，再到医学诊断的精准分析，视觉测量技术无处不在，并日益展现出其不可替代的价值。然而，传统的视觉测量方法往往依赖于预先标定好的相机和精确的几何模型，这不仅增加了系统的复杂性和成本，更限制了其在实际应用中的灵活性和普适性。 《精微之眼》旨在突破传统束缚，深入探讨如何从非标定（uncalibrated）的单幅和多幅图像中提取精确的几何信息。本书将引领读者进入一个更加智能、灵活的视觉测量新时代，让“眼睛”能够无需预设，便能洞察万物之形。我们将聚焦于那些能够从实际拍摄的图像中直接推导测量结果的方法，解决现实世界中相机参数未知或难以获取的挑战。 二、核心内容概述 本书的核心在于揭示从“不完美”的图像中实现精确测量的理论基础与实践方法。我们将从最基本的问题出发，逐步深入到复杂场景的解决方案，涵盖单幅图像的测量挑战以及多幅图像的协同增强。 第一部分：单幅图像的几何测量基石 在没有相机标定信息的情况下，如何从一张二维图像中推断出三维世界的几何属性，是视觉测量领域的一大难题。本部分将聚焦于单幅图像的内在几何约束和外在投影关系。 图像与三维空间的内在联系： 我们将首先回顾透视投影的基本原理，解释二维图像像素坐标与三维世界坐标之间的投影关系。但不同于传统方法，我们将着重讨论如何在未知相机内参（焦距、主点、畸变系数）的情况下，利用已知的几何先验信息（例如，图像中出现的直线、平行线、矩形等）来约束和推导场景的几何结构。 度量几何的桥梁： 传统的图像分析侧重于仿射几何，而精确测量则需要度量几何。本书将重点介绍如何通过单应性（Homography）和仿射变换等数学工具，建立图像平面与真实世界平面之间的映射关系。我们将深入分析在特定场景下（例如，已知场景中存在平面），如何利用单应性矩阵来恢复平面物体的真实尺寸和形状。 从二维到三维的初步探索： 即使是单幅图像，在某些假设下也能实现初步的三维信息的恢复。本书将探讨诸如“一阶度量恢复”（First-Order Metric Recovery）等技术，分析如何在假设场景中存在某种度量先验（如，某些物体的长度已知，或某些角度为直角）时，从单幅图像中恢复出场景的深度信息和三维结构。我们将深入分析这些方法的原理、局限性以及如何最大化其精度。 形变与畸变的补偿： 图像的畸变（如径向畸变、切向畸变）会严重影响测量的准确性。本书将介绍在非标定情况下，如何通过图像特征的统计性质或特定的模型来估计和补偿这些畸变，从而提升测量精度。 第二部分：多幅图像的协同测量与增强 当拥有多幅同一场景的图像时，信息量将大大增加，为精确测量提供了更丰富的约束。本部分将重点关注如何利用多幅非标定图像的几何关系来提升测量精度和恢复更丰富的三维信息。 视图几何的基本原理： 我们将详细介绍对极几何（Epipolar Geometry）和基础矩阵（Fundamental Matrix）的概念。这两个核心概念是理解多视图几何的关键，它们描述了两个不同视角下观察同一三维点在图像平面上的对应关系。我们将深入分析如何从匹配的特征点中估计基础矩阵，以及基础矩阵在恢复相机相对位姿和进行三维重建中的作用。 相机相对位姿的估计： 在非标定情况下，相机之间的相对旋转和平移（本质矩阵 Essence Matrix）的估计是至关重要的。本书将系统介绍从匹配点中鲁棒地估计基础矩阵和本质矩阵的方法，并阐述如何利用这些矩阵进一步推导相机的相对位姿。 三维点的三角测量（Triangulation）： 一旦确定了相机之间的相对位姿，我们就可以利用多幅图像中同一三维点在不同图像上的投影，通过三角测量来恢复该点的三维坐标。我们将深入探讨各种三角测量算法的原理，包括线性方法和非线性优化方法，并分析它们在不同噪声水平下的性能差异。 多视图几何的约束优化： 实际应用中，图像特征点的匹配往往存在误差，直接的三角测量可能导致重建结果不准确。本书将介绍如何利用多视图几何的全局约束（如，所有视图之间的对极约束）来优化相机位姿和三维点位置，以获得更鲁棒、更精确的测量结果。我们将探讨诸如捆绑调整（Bundle Adjustment）等经典优化技术，并分析其在非标定场景下的应用。 场景的三维重建： 从多幅非标定图像出发，不仅可以进行点级别的测量，还可以实现场景的三维几何重建。本书将介绍如何通过点云的生成、表面重建等技术，从视觉数据中构建出逼真的三维模型，为后续的精确测量打下基础。 同步与非同步拍摄场景的处理： 实际应用中，相机拍摄的同步性可能无法保证。本书将探讨如何处理非同步拍摄的多幅图像，通过估计相机之间的相对位姿来克服同步性缺失带来的挑战。 应用场景的拓展： 我们将通过具体的案例分析，展示本书所介绍的方法在实际应用中的强大威力，包括但不限于： 工业自动化检测： 在生产线上，无需预先标定相机，即可实现零件尺寸、形状的精确测量。 机器人导航与定位： 机器人在未知环境中，可以通过视觉信息进行实时的自身定位和周围环境的度量。 建筑与文物保护： 对现有建筑或文物进行非接触式、高精度的三维扫描和尺寸测量。 虚拟现实与增强现实： 构建逼真的虚拟场景，或将虚拟信息精确叠加到真实环境中。 生物医学成像： 对医学影像进行精密的几何分析和测量。 三、本书特色与价值 理论与实践并重： 本书不仅提供了坚实的理论基础，更注重实际算法的实现细节和性能分析，帮助读者将理论知识转化为解决实际问题的能力。 循序渐进的讲解： 从单幅图像的局限性到多幅图像的协同优势，内容组织逻辑清晰，易于不同背景的读者理解和掌握。 解决实际难题： 专注于解决非标定图像带来的挑战，为那些无法进行相机标定或希望提高系统灵活性的用户提供了切实可行的解决方案。 前沿技术探讨： 结合了最新的研究进展，探讨了如何处理噪声、遮挡等复杂情况，并展望了未来视觉测量技术的发展方向。 广泛的应用前景： 所介绍的技术覆盖了众多工业、科研和消费级应用领域，具有极高的实用价值。 四、目标读者 本书适合以下读者群体： 计算机视觉、机器人学、图像处理、测绘学、机械工程等领域的在校学生和研究生。 从事工业自动化、质量检测、三维重建、虚拟现实、增强现实等相关技术研发的工程师和科研人员。 对视觉测量技术感兴趣，希望了解如何从实际图像中提取精确几何信息的爱好者。 结语 《精微之眼：单幅与多幅非标定图像的精确视觉测量》将是您探索视觉测量新境界的宝贵向导。本书将赋予您的“眼睛”更敏锐的洞察力，让您能够穿越图像的表象，直达被测对象的精确几何本质。无论您面临何种挑战，本书都将为您提供坚实的理论支撑和实用的技术手段，助力您在视觉测量的道路上取得卓越成就。

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这本书的读者定位似乎是高阶的研究人员或资深工程师，它毫不避讳地使用了大量的矩阵代数和优化理论术语。这表明它不是一本入门读物，而是旨在为那些已经掌握了基础视觉几何知识的人提供更进一步的工具。我关注的焦点在于其在处理“非刚性”物体时的表现潜力。在传统的计量学中，我们通常假设被测物体是完全刚性的，但现实中的很多物体，比如织物、橡胶件或者在温度变化下的结构，都会发生形变。这本书如果能提供一套框架，允许系统在测量过程中同时识别物体的非刚性形变和相机的外参，那它就将极大地拓宽无标定测量的应用边界，从静态的结构测量延伸到动态的形变分析，这无疑是该领域一个极具挑战性但回报丰厚的方向。

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翻开目录，我立刻被其中对“不确定性量化”的重视所吸引。在很多传统的三维重建或计量学领域，人们往往过于关注点云的密度和重建的视觉效果，却忽略了最终结果的误差范围。这本书显然走得更远，它试图建立一个更严谨的框架，让使用者清楚地知道自己得到的结果到底“准”到什么程度。这种对不确定性的坦诚，对于需要向客户或项目管理者报告测量结果的工程师来说至关重要。我特别好奇它如何处理多视图数据融合时的信息冗余和冲突，尤其是在视角差异极大的情况下，那些因视角变化带来的系统误差是如何被有效地抑制和平均化的。如果书中能详细阐述如何构建一个稳健的误差模型，并将其融入到优化过程中，那么它无疑能成为我工具箱里的一件利器，帮助我从“能用”的测量跨越到“可靠”的计量。

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这本书的叙述风格似乎非常注重底层逻辑的推导，这对我这种喜欢刨根问底的读者来说是个福音。我不是满足于知道“是什么”，而是想弄明白“为什么是这样”。我观察到其中对几何约束和投影模型的讨论非常深入，似乎在试图构建一个全新的、不依赖于传统相机标定流程的计量体系。很多市面上的书籍在处理单目或多目视觉时，总会把相机内参当作一个既定事实，但这本书似乎反其道而行之，将内参视为需要从图像中实时估计甚至优化的变量。这无疑增加了计算的复杂性，但也带来了无与伦比的灵活性。我非常期待看到它如何平衡计算效率与估计精度之间的矛盾，特别是对于实时应用场景，这种“边测量边标定”的思路能否落地并保持高帧率，这是我最关注的实践点之一。

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从一个长期从事计算机视觉算法研究的角度来看，这本书的潜力在于它可能连接了经典光学计量学和现代深度学习方法之间的鸿沟。如果书中能够巧妙地结合现代的特征提取技术，比如利用深度学习来辅助估计那些难以通过传统图像处理方法获得的几何特征点，那就太棒了。想象一下，用神经网络来预测图像的局部形变场，然后用这些预测来修正基于稀疏特征点的三角测量结果，这无疑是一种前沿的整合。当然，我更希望它能保持其核心的“视觉计量”属性，而不是过度偏向于纯粹的AI应用。它应该展示出如何用更传统的、基于物理模型的优化方法，在缺乏标定的情况下，依然能达到令人惊讶的精度，这才是对“计量”二字最好的诠释。

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这本书的封面设计简洁有力，那种哑光黑的质感让我一拿到手就感觉分量十足，仿佛里面真的藏着什么高深的秘密。我一直对那些能从看似寻常的照片中挖掘出精确数据的技术很感兴趣，特别是当设备本身没有经过严格校准的时候。这本书似乎就是直面这个挑战的，从书名就能感受到那种追求极致精度的决心。我期望它能深入浅出地介绍如何处理那些“不完美”的输入，比如那些曝光不均、镜头畸变严重的图像，而不是停留在教科书上那种理想化的场景。我希望看到一些实际的案例，比如在工业检测或者文物保护中，这种基于非精确数据的测量方法是如何实现突破的，毕竟在现实世界里，完美校准的相机并不总是触手可及的奢侈品。如果它能提供一些创新的算法思路，解释背后的数学原理如何巧妙地规避了校准带来的限制，那这本书的价值就不仅仅是理论上的探讨，更是工程实践的宝典了。

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