由2維影像建立3維模型

內容介紹

從輸入影像開始，到恢復3維形狀，最後將得到的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學知識，為了便於對一些必需的線性代數和微分知識的學習和理解，本書中進行了必要的講解。這些數學知識作為理解本書的基礎，在附錄中有詳細的介紹。
個人電腦的普及，CPU運算速度的加快，圖形加速卡性能的提高，數位相機的普及，Internet的興起等要素結合起來，使得個人手拍影像，並能建立3維模型，進行自娛自樂並發布的時代來到了，這樣的預測或期待越來越接近現實，越來越被更多的人所關注。
從輸入影像開始，到恢復3維形狀，最後將得到的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學知識，為了便於對一些必需的線性代數和微分知識的學習和理解，本書中進行了必要的講解。這些數學知識作為理解本書的基礎，在附錄中有詳細的介紹。

作品目錄

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學符號第2章影像、相機及投影數字影像與數字影像坐標系針孔相機與中心投影攝影矩陣及外部參數規一化相機及內部參數投影近似：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元數正交矩陣、旋轉矩陣及反轉利用旋轉前後的3維向量進行旋轉的最最佳化計算練習題第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於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 基於弱中心投影影像的3維重建基於3張弱中心投影影像的運動與形狀恢復基於奇異值分解利用影像序列進行運動與形狀的復原利用規一化相關實現密集的形狀重建練習題第6章相機標定基於已知3維形狀的標定基於平面圖案的相機標定基於Kruppa方程的相機自標定練習題第7章基於中心投影影像的3維重建基於本質矩陣的運動與形狀恢復的線性算法運動與形狀的最最佳化計算練習題第8章基於多視數據的物體整體建模2視點3維數據的綜合多視點3維數據的綜合基於多視影像的3維整體模型的直接復原練習題第9章3維形狀的三角網表示2維點集的Delaunay分割3維點集的Delaunay分割基於影像中特徵點的可見性信息的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章基於影像的渲染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特徵值分解附錄D奇異值分解附錄E線性函式的擬合附錄F非線性函式的擬合附錄G3維重建中Marquart法的快速算法附錄H利用VRML實現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