3D计算机视觉：基础与前沿方法9787121492679
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作者:
编者:章毓晋|
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出版社:
电子工业
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ISBN:
9787121492679
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出版时间:
2025-01
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装帧:
其他
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开本:
其他
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ISBN:
9787121492679
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出版时间:
2025-01
售价
￥
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7.5折
定价
￥119.00
品相
全新
上书时间2025-03-22
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商品描述：
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作者简介
章毓晋，1989年获比利时列日大学应用科学博士学位。1989年至1993年先后为荷兰德尔夫特大学博士后及研究人员。1993年到清华大学工作，1997年起被聘为教授，1998年起被聘为博士生导师，2014年起被聘为教学科研系列的“长聘教授”。已在国内外发表了500多篇图像工程研究论文，出版了30多本教材和专著。现为中国图象图形学学会副理事长，该学会学术委员会主任。国际光学工程协会（SPIE）会士（因在图像工程方面的成就）；第24届国际图像处理会议（ICIP2017）程序委员会主席。
目录
第1章 绪论
1.1 计算机视觉简介
1.1.1 人类视觉要点
1.1.2 计算机视觉
1.1.3 相关学科
1.2 计算机视觉理论和框架
1.2.1 视觉计算理论
1.2.2 框架问题和改进
1.2.3 关于马尔重建理论的讨论
1.2.4 新理论框架的研究
1.2.5 从心理认知出发的讨论
1.3 图像工程简介
1.3.1 图像工程的3个层次
1.3.2 图像工程的研究和应用
1.4 深度学习简介
1.4.1 卷积神经网络的基本概念
1.4.2 深度学习的核心技术
1.4.3 计算机视觉中的深度学习
1.5 本书的组织架构和内容
参考文献
第2章 摄像机成像和标定
2.1 亮度成像模型
2.1.1 光度学概念
2.1.2 基本的亮度成像模型
2.2 空间成像模型
2.2.1 投影成像几何
2.2.2 基本空间成像模型
2.2.3 通用空间成像模型
2.2.4 完整空间成像模型
2.3 摄像机模型
2.3.1 线性摄像机模型
2.3.2 非线性摄像机模型
2.4 摄像机标定方法
2.4.1 标定方法分类
2.4.2 传统标定方法
2.4.3 自标定方法
2.4.4 结构光主动视觉系统标定方法
2.4.5 在线摄像机外参数标定方法
参考文献
第3章 深度图像采集
3.1 深度图像和深度成像
3.1.1 深度图像
3.1.2 深度成像
3.2 直接深度成像
3.2.1 激光扫描介绍
3.2.2 飞行时间法
3.2.3 LiDAR
3.2.4 结构光法
3.2.5 莫尔等高条纹法
3.3 间接深度成像
3.3.1 双目横向模式
3.3.2 双目会聚横向模式
3.3.3 双目轴向模式
3.4 单像素深度成像
3.4.1 单像素成像原理
3.4.2 单像素相机
3.4.3 单像素3D成像
3.5 生物视觉与立体视觉
3.5.1 生物视觉和双目视觉
3.5.2 从单目到双目立体
参考文献
第4章 3D点云数据采集及加工
4.1 点云数据概况
4.1.1 点云数据获取方式
4.1.2 点云数据类型
4.1.3 点云数据加工任务
4.1.4 LiDAR测试数据集
4.2 点云数据预处理
4.2.1 点云数据补漏
4.2.2 点云数据去噪
4.2.3 点云数据地面区域滤波
4.2.4 点云数据精简/压缩
4.2.5 多平台点云数据配准
4.2.6 点云数据与影像数据配准
4.3 激光点云3D建模
4.3.1 德劳内三角网法
4.3.2 面片拟合法
4.4 3D模型的纹理映射
4.4.1 颜色纹理映射法
4.4.2 几何纹理映射法
4.4.3 过程纹理映射法
4.5 点云特征描述
4.5.1 全局特征描述符和局部特征描述符
4.5.2 3种局部特征描述符
4.6 点云理解与深度学习
4.7 仿生优化配准点云
4.7.1 布谷鸟搜索
4.7.2 改进的布谷鸟搜索
4.7.3 点云配准应用
参考文献
第5章 双目立体视觉
5.1 基于区域的双目立体匹配
5.1.1 模板匹配
5.1.2 立体匹配
5.2 基于特征的双目立体匹配
5.2.1 基本步骤
5.2.2 尺度不变特征变换
5.2.3 加速鲁棒性特征
5.2.4 动态规划匹配
5.3 视差图误差检测与校正
5.3.1 误差检测
5.3.2 误差校正
5.4 基于深度学习的立体匹配
5.4.1 立体匹配网络
5.4.2 基于特征级联CNN的匹配
参考文献
第6 章 多目立体视觉
6.1 水平多目立体匹配
6.1.1 多目图像和SSD
6.1.2 倒距离和SSSD
6.2 正交三目立体匹配
6.2.1 正交三目
6.2.2 基于梯度分类的正交匹配
6.3 多目立体匹配
6.3.1 任意排列三目立体匹配
6.3.2 正交多目立体匹配
6.4 等基线多摄像机组
6.4.1 图像采集
6.4.2 图像合并方法
6.5 单摄像机多镜反射折射系统
6.5.1 总体系统结构
6.5.2 成像和标定模型
参考文献
第7 章 单目多图像场景恢复
7.1 单目图像场景恢复
7.2 由光照恢复形状
7.2.1 物体亮度和图像亮度
7.2.2 表面反射特性和亮度
7.2.3 物体表面朝向
7.2.4 反射图和图像亮度约束方程
7.2.5 图像亮度约束方程求解
7.3 由运动恢复形状
7.3.1 光流和运动场
7.3.2 光流场和光流方程
7.3.3 光流方程求解
7.3.4 光流与表面取向
7.3.5 光流与相对深度
7.4 由分割轮廓恢复形状
7.5 光度立体技术综述
7.5.1 光源标定
7.5.2 非朗伯表面反射模型
7.5.3 彩色光度立体
7.5.4 3D重建方法
7.6 基于GAN的光度立体
7.6.1 网络结构
7.6.2 损失函数
参考文献
第8章 单目单图像场景恢复
8.1 由影调恢复形状
8.1.1 影调与形状
8.1.2 图像亮度方程求解
8.2 由纹理恢复形状
8.2.1 单目成像和纹理畸变
8.2.2 由纹理变化恢复表面朝向
8.2.3 纹理消失点检测
内容摘要
本书内容基本覆盖计算机视觉的主要方面，除绪论外，共10章，分别介绍10类3D计算机视觉技术：摄像机成像和标定、深度图像采集、3D点云数据采集及加工、双目立体视觉、多目立体视觉、单目多图像场景恢复、单目单图像场景恢复、广义匹配、同时定位和制图，以及时空行为理解。本书侧重介绍计算机视觉的基本原理及近期进展。在2～11章中，每章都先描述相应技术的基本概念和基础原理，对实现该技术的典型方法进行详细分析（包括算法描述、具体步骤、效果示例等），然后介绍该技
术领域的最新进展，归纳其特点并分类，以期帮助读者了解一些最新的发展趋势。
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