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| 內容簡介： |
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《多视角三维重建技术》在详细介绍三维重建概念的基础上，分析了三维重建的研究前沿，重点介绍了稠密匹配、射影重建、遮挡点恢复、捆绑调整、相机标定等方面的研究成果，可使读者对三维重建有更深入的理解，对促进我国在该领域的快速发展具有积极意义。
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| 目錄：
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目录
前言
第1章 绪论 1
1.1 引言 1
1.2 三维重建的研究内容 4
参考文献 7
第2章 射影几何基础知识和相机模型 14
2.1 射影几何基本概念 14
2.1.1 二维射影平面 14
2.1.2 三维空间 20
2.2 相机模型 24
2.2.1 正投影模型 24
2.2.2 针孔模型 27
2.3 多视角张量基本概念 29
2.3.1 对焦距张量 30
2.3.2 三焦距张量 32
2.3.3 四焦距张量 33
参考文献 33
第3章 基础矩阵 35
3.1 引言 35
3.2 8点算法 36
3.3 7点算法 37
3.4 归一化图像坐标法 38
3.5 加权线性算法 39
3.5.1 权因子 39
3.5.2 归一化 41
3.6 非线性算法 43
3.6.1 对极点约束 43
3.6.2 基于约束的对极点求解 46
3.7 *小平方中值法 47
3.8 本章小结 48
参考文献 48
第4章 稠密匹配 51
4.1 引言 51
4.2 传统的稠密匹配方法 52
4.2.1 概述 52
4.2.2 遮挡问题 58
4.2.3 稠密匹配的评价方法 59
4.3 协同迭代匹配方法 60
4.4 基于种子点的双层匹配 64
4.4.1 基于种子点的双层匹配方法 64
4.4.2 基于种子点的双层匹配方法实验 65
4.5 基于交互式图割的稠密匹配方法 69
4.5.1 图割简介 69
4.5.2 基于稠密匹配的能量函数 71
4.5.3 网络流与图割 72
4.6 网络图的构造 73
4.7 传播式稠密匹配方法 77
4.8 本章小结 81
参考文献 82
第5章 正投影模型下的三维重建 88
5.1 引言 88
5.2 基于子空间的描述 88
5.3 仿射重建到欧氏重建的过渡 90
5.4 基于一维子空间的三维重建 90
5.4.1 基于一维子空间的三维重建方法 90
5.4.2 算法流程 93
5.4.3 模拟实验与真实图像实验 93
5.5 基于秩1的三维重建 96
5.5.1 基于秩1的三维重建方法 96
5.5.2 算法流程 99
5.5.3 模拟实验与真实图像实验 99
5.6 本章小结 102
参考文献 102
第6章 正投影模型下的遮挡点恢复 104
6.1 引言 104
6.2 基于三维子空间约束的遮挡点恢复方法 105
6.2.1 三维子空间描述 105
6.2.2 遮挡点恢复方法 106
6.2.3 算法流程 107
6.2.4 模拟实验与真实图像实验 107
6.3 基于秩3约束的遮挡点恢复 109
6.3.1 基于秩3约束的遮挡点恢复方法 110
6.3.2 算法流程 111
6.3.3 模拟实验与真实图像实验 111
6.4 基于正交补空间的遮挡点恢复 114
6.4.1 含有遮挡点的子空间描述 114
6.4.2 线性子空间的求解 116
6.4.3 射影重建到欧氏重建 118
6.4.4 算法流程 120
6.4.5 模拟实验与真实图像实验 120
6.5 基于组织进化的遮挡点恢复 125
6.5.1 组织协同进化方法 126
6.5.2 遮挡点恢复方法 126
6.5.3 基于组织进化的遮挡点恢复方法 131
6.5.4 模拟实验与真实图像实验 132
6.6 本章小结 138
参考文献 139
第7章 针孔模型下的射影重建 143
7.1 引言 143
7.2 射影重建概述 144
7.3 基于秩1的射影重建 144
7.3.1 算法描述 144
7.3.2 算法流程 147
7.3.3 模拟实验与真实图像实验 147
7.4 基于秩4约束的遮挡点恢复方法 149
7.4.1 视觉系统模型 150
7.4.2 求取遮挡点位置 151
7.4.3 算法流程 152
7.4.4 模拟实验与真实图像实验 152
7.5 本章小结 155
参考文献 155
第8章 捆绑调整 158
8.1 引言 158
8.2 雅可比捆绑调整法 159
8.3 基于几何距离的线性迭代捆绑调整方法 162
8.3.1 投影矩阵的求解 163
8.3.2 射影空间点的求解 165
8.3.3 算法流程 166
8.3.4 模拟实验 166
8.4 基于代数距离的线性迭代捆绑调整方法 168
8.4.1 线性求解射影空间点 168
8.4.2 线性求解投影矩阵 169
8.4.3 算法流程 170
8.4.4 收敛性分析 170
8.4.5 模拟实验与真实图像实验 171
8.5 本章小结 173
参考文献 174
第9章 相机标定 177
9.1 引言 177
9.2 相机自标定的分层算法 178
9.3 基于**二次曲面的自标定方法 182
9.4 基于模约束的自标定方法 183
9.4.1 单应性矩阵 184
9.4.2 模约束 184
9.4.3 基于两对互相垂直平行线的自标定 185
9.4.4 算法流程 186
9.4.5 模拟实验与真实图像实验 186
9.5 线性迭代自标定方法 188
9.5.1 基本原理 189
9.5.2 算法流程 190
9.5.3 模拟实验与真实图像实验 191
9.6 基于图像变换的自标定方法 193
9.6.1 **二次曲面像变换对解的影响 194
9.6.2 算法流程 195
9.6.3 模拟实验与真实图像实验 195
9.7 本章小结 197
参考文献 197
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