由2維影像建立3維模型

內(nèi)容概要

　　從輸入影像開始，到恢復3維形狀，最后將得到的3維結果利用計算機圖形學的技術(CG)進行表達、顯示，本書對該過程中涉及的原理、概念、表述、算法等進行了詳細的敘述?！　∫驗?維形狀和運動的表示以及計算需要一定的數(shù)學知識，為了便于對一些必需的線性代數(shù)和微分知識的學習和理解，本書中進行了必要的講解。這些數(shù)學知識作為理解本書的基礎，在附錄中有詳細的介紹?！　　　€人電腦的普及，CPU運算速度的加快，圖形加速卡性能的提高，數(shù)碼相機的普及，Internet的興起等要素結合起來，使得個人手拍影像，并能建立3維模型，進行自娛自樂并發(fā)布的時代來到了，這樣的預測或期待越來越接近現(xiàn)實，越來越被更多的人所關注?！　妮斎胗跋耖_始，到恢復3維形狀，最后將得到的3維結果利用計算機圖形學的技術(CG)進行表達、顯示，本書對該過程中涉及的原理、概念、表述、算法等進行了詳細的敘述?！　∫驗?維形狀和運動的表示以及計算需要一定的數(shù)學知識，為了便于對一些必需的線性代數(shù)和微分知識的學習和理解，本書中進行了必要的講解。這些數(shù)學知識作為理解本書的基礎，在附錄中有詳細的介紹。

書籍目錄

第1章  從2維影像到3維模型進入由個人拍攝的影像建立3維模型的時代本書中使用的專門術語及數(shù)學符號第2章  影像、相機及投影數(shù)字影像與數(shù)字影像坐標系針孔相機與中心投影攝影矩陣及外部參數(shù)規(guī)一化相機及內(nèi)部參數(shù)投影近似：平行投影，弱中心投影，模擬中心投影，仿射投影練習題第3章  3維空間中旋轉的表示和計算歐拉角roll，pitch，yaw旋轉軸及旋轉速度4元數(shù)正交矩陣、旋轉矩陣及反轉利用旋轉前后的3維向量進行旋轉的最優(yōu)化計算練習題第4章  核線幾何中心投影中核線幾何的概念及核線方程式中心投影中的基本矩陣的性質弱中心投影中的核線方程式基于對應點的中心投影核線方程式的線性解法利用對應點確定仿射投影中的核線方程式練習題第5章    基于弱中心投影影像的3維重建基于3張弱中心投影影像的運動與形狀恢復基于奇異值分解利用影像序列進行運動與形狀的復原利用規(guī)一化相關實現(xiàn)密集的形狀重建練習題第6章  相機標定基于已知3維形狀的標定基于平面圖案的相機標定基于Kruppa方程的相機自標定練習題第7章  基于中心投影影像的3維重建基于本質矩陣的運動與形狀恢復的線性算法運動與形狀的最優(yōu)化計算練習題第8章  基于多視數(shù)據(jù)的物體整體建模2視點3維數(shù)據(jù)的綜合多視點3維數(shù)據(jù)的綜合基于多視影像的3維整體模型的直接復原練習題第9章  3維形狀的三角網(wǎng)表示2維點集的Delaunay分割3維點集的Delaunay分割基于影像中特征點的可見性信息的Delaunay分割  練習題第10章  渲染漫反射與鏡面反射紋理映射練習題第11章  基于影像的渲染QuickTime VRLumigraph，Light Field和同心拼接練習題附錄A  向量和矩陣的微分附錄B  逆矩陣及偽逆矩陣附錄C  特征值分解附錄D  奇異值分解附錄E  線性函數(shù)的擬合附錄F  非線性函數(shù)的擬合附錄G  3維重建中Marquart法的快速算法附錄H  利用VRML實現(xiàn)3維模型的表示及紋理映射附錄I  習題解說及答案參考文獻

編輯推薦

從輸入影像開始，到恢復3維形狀，最后將得到的3維結果利用計算機圖形學的技術(CG)進行表達、顯示，本書對該過程中涉及的原理、概念、表述、算法等進行了詳細的敘述。因為3維形狀和運動的表示以及計算需要一定的數(shù)學知識，為了便于對一些必需的線性代數(shù)和微分知識的學習和理解，本書中進行了必要的講解。這些數(shù)學知識作為理解本書的基礎，在附錄中有詳細的介紹。

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