An Invitation to 3-D Vision pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Yi Ma

出品人:

页数:547

译者:

出版时间:2010-11-24

价格:USD 89.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781441918468

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
• 图像处理
• 研究
• 机器视觉
• 计算机
• SLAM
• 计算机视觉
• 三维视觉
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• 立体视觉
• 计算机图形学
• 视觉
• 机器人学
• 模式识别
• 深度学习
• 算法

跃入三维世界的奇妙旅程 想象一下，当你的目光穿越二维的平面，瞬间触碰到那潜藏在像素背后的真实空间，捕捉到物体的深度、体积和它们之间微妙的相互关系时，一种全新的视觉体验便油然而生。这并非科幻小说中的幻想，而是现代计算机视觉领域正在以前所未有的速度实现的奇迹。而《An Invitation to 3-D Vision》，正是一扇通往这个令人着迷的全新维度的邀请函。 这本书并非泛泛而谈，它深入浅出地为你揭示了如何让机器“看懂”三维世界。它不只是描绘出一幅幅静态的画面，而是要让你理解，当机器通过摄像头、传感器等设备获取信息时，究竟发生了什么，又是如何从这些二维投影中重构出逼真的三维场景的。想象一下，一个机器人能够识别并定位你手中的茶杯，并非因为它只是看到了一个棕色的圆形，而是因为它理解了这个杯子在空间中的确切位置、大小、形状，甚至它表面的材质纹理。这背后所蕴含的原理，正是本书要为你一一解读的。 本书的内容，如同一个精心设计的探索之旅，将带领你逐步深入三维视觉的核心。它首先会从最基础的原理入手，为你铺垫坚实的理论基础。例如，你将会了解到，我们所见的二维图像，实际上是三维世界通过相机镜头投影到二维成像平面上的结果。这其中涉及到复杂的几何学和光学原理，本书会以清晰易懂的方式进行阐述，让你明白“透视”是如何产生的，相机模型是如何构建的，以及焦距、光圈等参数对成像的影响。 接着，我们将进入更具挑战性的领域：如何从这些二维投影中恢复出三维信息。这就像我们看着一张照片，大脑会自动推断出物体的远近，但对于机器来说，这需要精密的算法和严谨的数学推导。《An Invitation to 3-D Vision》将详细讲解“立体视觉”的核心概念。你将了解到，通过两个或多个不同视角的图像，我们可以利用视差（parallax）来计算物体在空间中的深度。这就像我们用两只眼睛观察物体时，左右眼看到的图像略有不同，而大脑正是通过比较这种差异来感知距离。本书将详细介绍视差的计算方法，例如特征匹配、极线搜索等，让你理解如何找到同一物体在不同图像中的对应点，进而计算出其三维坐标。 不仅仅是静态的场景，动态的世界同样是三维视觉的重要组成部分。本书还将为你揭示“运动恢复结构”（Structure from Motion, SfM）的奥秘。想象一下，你拿着手机绕着一个物体走一圈，拍摄一系列照片，然后手机能够自动构建出这个物体的三维模型。这就是SfM的强大之处。本书将讲解如何通过分析物体在连续帧图像中的运动轨迹，来同时估计相机的运动和场景的三维结构。这需要对相机运动模型、特征跟踪、三角测量等技术有深入的理解，而这些内容都将在本书中得到详尽的阐述。 本书的另一个重要方面是“多视图几何”。当我们将不止两个相机或相机在不同时刻的视角进行整合时，我们就能获得更丰富、更精确的三维信息。本书将深入探讨多视图几何的理论，包括相机标定、多视图匹配、三维重建等关键技术。你将了解到，如何通过对多个视角的相机进行精确标定，来建立它们之间的空间关系，从而实现更准确的三维场景重建。这对于诸如三维扫描、虚拟现实、增强现实等应用至关重要。 此外，本书还将触及“传感器融合”的概念。在实际应用中，单一的视觉信息往往是不够的。例如，深度相机（如Kinect）能够直接获取深度图，激光雷达（LiDAR）能够通过激光扫描构建出精确的点云模型。本书将为你展示如何将不同类型的传感器获取的数据进行融合，从而获得更全面、更鲁棒的三维感知能力。例如，将RGB图像的纹理信息与深度图的几何信息结合，可以生成更逼真的三维模型。 《An Invitation to 3-D Vision》的内容，并非停留在理论层面。它还将为你展示这些技术在现实世界中的广泛应用。想象一下，自动驾驶汽车如何感知周围的环境，识别行人、车辆、交通标志；机器人如何精确地抓取物体，进行导航；医学影像如何呈现人体的三维结构，辅助诊断；文物保护如何进行数字化扫描，永久保存历史遗产。所有这些令人惊叹的成就，都离不开三维视觉技术。《An Invitation to 3-D Vision》将为你打开这些应用领域的窗口，让你看到理论如何转化为实际的生产力。 为了让你更好地理解这些复杂的概念，本书的编写风格力求严谨而不失生动。它不会堆砌晦涩难懂的数学公式，而是通过清晰的图示、直观的比喻和循序渐进的讲解，让你逐步领悟其中的精髓。每一章都可能包含精心设计的例子，帮助你将理论知识与实际问题联系起来。例如，在讲解立体视觉时，你可能会看到如何通过实际的图像对来计算视差；在讲解运动恢复结构时，你可能会接触到如何分析一系列视频帧来重构运动物体。 本书的受众群体非常广泛。如果你是一名计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的学生，想要深入了解计算机视觉和机器人领域，那么这本书将是你的理想入门读物。它能够为你打下坚实的基础，为你未来的学习和研究指明方向。如果你是一名软件工程师，对开发智能应用充满热情，想要在三维视觉领域有所建树，那么这本书将为你提供必不可少的知识和工具。它将帮助你理解从底层原理到高层应用的整个技术栈。甚至，如果你只是一个对科技充满好奇的爱好者，想要了解人工智能是如何“看见”世界的，那么这本书也将为你带来一次令人兴奋的启迪之旅。 阅读《An Invitation to 3-D Vision》，你将收获的不仅仅是知识，更是一种全新的思维方式。你将学会如何从不同的角度去审视和理解我们所处的空间，如何用数学和算法来模拟和重构现实世界。这将极大地拓展你的视野，激发你对创造和创新的渴望。 总而言之，《An Invitation to 3-D Vision》是一本充满智慧和启发的书籍，它将为你开启一扇通往三维视觉世界的奇妙大门。它以其深入浅出的讲解，严谨而不失生动的风格，为你展现了如何让机器拥有“看懂”三维世界的眼睛。这是一次令人兴奋的探索，一次智力的盛宴，一次对未来科技的深刻洞察。准备好，与本书一同，跃入那个充满无限可能的三维世界吧！

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读完这本书，我最大的感受是知识的系统性和深度带来的那种扎实的掌控感。它不仅仅停留在介绍各种3D视觉技术的工作原理，更深入地探讨了每种技术背后的局限性和适用场景。这种批判性的视角在其他入门读物中是很少见的。例如，在讨论深度不连续性处理时，作者并没有简单地罗列算法优劣，而是结合实际采集数据的噪声特性和光照变化，深入剖析了为什么某些基于纹理的匹配方法在特定环境下会失效，以及如何通过多视角几何约束来减轻这些影响。我尤其欣赏其中关于传感器融合的章节，它非常现实地描述了如何结合不同模态传感器（如相机与惯性测量单元）的优势，以期达到比单一传感器更高的鲁棒性和精度。这本书读下来，感觉像是完成了一次全面的“视觉系统解剖学”课程，让你不仅知道“怎么做”，更明白“为什么必须这么做”。它为我后续参与的自动驾驶环境感知项目提供了非常宝贵的理论基石，让我对深度估计的误差来源有了更清晰的认知和预判能力。

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这本书的结构设计堪称教科书级别的典范，其编排逻辑流畅得令人称奇。从最初对人类视觉的简要回顾开始，它就巧妙地将读者带入一个由几何约束和物理定律构筑的3D空间。我最喜欢的一点是，它并没有急于抛出复杂的算法，而是首先建立起坚实的数学框架，特别是关于透视变换和单应性的讨论，处理得非常到位。随后，逐步引入双目视觉、结构光以及后来的激光雷达数据的融合处理，每一步的过渡都显得水到渠成。这种由简入繁、循序渐进的教学方法，极大地降低了理解门槛。我曾尝试阅读一些其他更偏向理论深挖的资料，但往往因为起点太高而望而却步。然而，这本书的作者显然深谙教学之道，他们知道如何在保持学术严谨性的同时，确保读者的学习体验是积极而非挫败的。对于任何想要从二维图像处理领域跨越到扎实的三维重建和感知领域的工程师或学生来说，这本书提供了一个近乎完美的路线图，它不是让你记住公式，而是让你理解公式背后的空间真相。

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坦白说，市面上很多声称是“入门”或“全面”的计算机视觉书籍，往往要么过于侧重于深度学习的黑箱操作，要么就陷入了过于古老的经典理论无法自拔。但这本书的精妙之处在于，它成功地架起了连接经典几何光学与现代数据驱动方法的桥梁。它的叙述风格非常沉稳有力，字里行间透露出一种对物理世界本质的敬畏。我反复阅读了关于“主动视觉”和“相机运动估计”的那几章，作者对迭代优化方法（如Bundle Adjustment）的阐述，简直是教科书级别的清晰。他不仅解释了最小化重投影误差的原理，还细致地讲解了如何构建高效的Hessian矩阵以及处理稀疏性问题，这对于实践中的大规模场景重建是至关重要的优化环节。这本书不是那种读一遍就能掌握的快餐读物，它更像是一本可以常年置于案头、随时翻阅的工具书和参考手册，每当你对某个3D问题的理解开始模糊时，它总能提供精确而深刻的校准。

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这本书给我带来的最大惊喜是它对“不确定性”的深刻处理。在许多速成的学习材料中，3D重建的结果往往被假定为完美的，但这本书却将概率论和统计推断无缝地融入了立体视觉的讨论中。从最小二乘法到卡尔曼滤波在运动估计中的应用，再到对鲁棒性估计方法的探讨，无不体现了作者对实际工程中误差和噪声问题的深刻理解。它让我们认识到，3D视觉的本质就是在不完美的数据中寻找最可能的几何真相。作者在解释多视图几何约束时，非常注重如何利用统计模型来筛选掉错误的匹配点，并评估最终重建结果的置信区间。这种严谨的误差分析能力，远超出了我以往接触的任何一本侧重于算法实现的书籍。阅读它，就像是接受了一次专业级的“质量控制”训练，让你在设计和部署任何3D系统时，都能从根本上提升对结果可靠性的把握。

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这本书简直是打开了我对三维世界感知的一扇全新的窗户，虽然我主要关注的是深度学习和计算机视觉的前沿应用，但我总觉得缺少对底层几何和物理基础的深刻理解。这本书的内容，恰到好处地填补了这一空白。它没有陷入那些过于晦涩的纯数学推导，而是用一种非常直观且富有启发性的方式，将从基础的光学原理到复杂的立体重建算法，层层剥开，就像在引导我们进行一次精密的数字考古。我特别欣赏作者在解释投影几何和相机标定部分所下的功夫，那些原本我一头雾水的地方，读完之后仿佛豁然开朗。例如，书中对不同坐标系之间变换关系的阐述，不仅严谨，而且充满了工程上的实用性考量，这对于我们构建实际的3D系统至关重要。而且，它不像某些教科书那样冷冰冰，而是充满了对“为什么”的探讨，让读者在学习技术的同时，也能体会到视觉科学的魅力。这本书更像是一位经验丰富的导师，耐心且精准地指引着方向，而不是一个生硬的知识堆砌者。我感觉，现在再去看那些顶级的SLAM论文，那些原本像是天书般的公式和假设，都变得有迹可循了。

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数学严谨的一本书，翻了前几章用来学习相机姿态校准、双目视觉。

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