基於圖像點特徵的多視圖三維重建 [Multi-view 3D Reconstruction based on Image Feature Points] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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康來 著

圖書標籤:

• 三維重建
• 多視圖幾何
• 計算機視覺
• 圖像處理
• 特徵提取
• 點雲
• SLAM
• 結構光
• 視覺測量
• 深度學習

出版社： 科学出版社

ISBN：9787030455178

版次：1

商品编码：11775548

包装：平装

外文名称：Multi-view 3D Reconstruction based on Image Feature Points

开本：16开

出版时间：2015-09-01

用纸：胶版纸

页数：187

字数：236000

正

內容簡介

多視圖三維重建的本質是從二維圖像觀察中估算相機參數以及場景點的三維坐標，因此是圖像獲取的逆過程。由於圖像數據不可避免的受噪聲和外點的乾擾，多視圖三維重建逆過程麵臨諸多挑戰。《基於圖像點特徵的多視圖三維重建》關注基於圖像點特徵的、沒有任何場景先驗知識的多視圖三維重建問題，重點研究從兩視圖到一般多視圖、從陸上到水下環境等四類典型的三維重建問題。《基於圖像點特徵的多視圖三維重建》著眼於提高現有多視圖三維重建方法的魯棒性和精度，從三維重建問題建模及全局優化求解兩方麵展開深入研究，提齣一係列創新的多視圖三維重建相關算法和技術。

內頁插圖

目錄

前言

第1章 緒論
1．1 研究背景與意義
1．1．1 研究背景
1．1．2 研究意義
1．2 多視圖三維重建的研究現狀
1．2．1 圖像特徵點檢測和匹配
1．2．2 基於圖像的稀疏三維重建
1．2．3 多視圖稠密匹配與三維重建
1．2．4 多視圖水下三維重建
1．2．5 多視圖幾何中常用的優化方法
1．3 本書主要內容與組織
1．3．1 本書主要內容
1．3．2 本書內容組織

第2章 多視圖幾何及多視圖三維重建基礎
2．1 簡介
2．2 射影空間及透視成像基礎
2．2．1 射影空間點和平麵的錶示
2．2．2 射影空間直綫的錶示
2．2．3 透視相機模型
2．2．4 透視相機成像過程
2．3 兩視圖幾何及基本矩陣估計
2．3．1 對極幾何與基本矩陣
2．3．2 定標視圖基本矩陣計算
2．3．3 非定標視圖基本矩陣估計
2．4 多視圖三維重建及其優化問題
2．4．1 射影多義性
2．4．2 度量三維重建
2．4．3 多視圖三維重建優化問題
2．5 本章小結

第3章 圖像點特徵檢測及多視圖匹配
3．1 簡介
3．2 點特徵定位與描述
3．2．1 圖像點特徵概述
3．2．2 Harris點特徵檢測
3．2．3 SIFT點特徵檢測
3．2．4 SIFT點特徵描述子
3．3 兩視圖點特徵匹配
3．3．1 兩視圖匹配基本策略
3．3．2 魯棒的兩視圖點特徵匹配
3．3．3 RANSAC迭代次數的確定
3．4 多視圖點特徵匹配
3．4．1 高維空間快速近鄰搜索
3．4．2 快速多視圖點特徵匹配
3．4．3 多視圖點特徵匹配測試
3．5 本章小結

第4章 多視圖三維重建相關優化方法基礎
4．1 簡介
4．2 非綫性最小二乘優化方法
4．2．1 非綫性最小二乘問題描述
4．2．2 高斯一牛頓迭代法
4．2．3 萊文伯格一馬誇特迭代法
4．3 凸優化理論及方法
4．3．1 凸優化的基本概念
4．3．2 凸優化問題描述
4．3．3 凸優化問題求解的牛頓法
4．3．4 凸優化問題求解的內點算法
4．4 隨機優化理論及方法
4．4．1 差分進化迭代過程
4．4．2 差分進化的終止條件
4．4．3 混閤優化策略
4．5 本章小結

第5章 非定標視圖直接三維重建建模與優化
5．1 概述
5．2 傳統兩視圖三維重建方法簡介
5．3 直接三維重建問題的建模
5．3．1 相機矩陣參數化
5．3．2 圖像特徵點對應坐標修正
5．3．3 圖像對應外點剔除
5．3．4 施加Cheirality約束
5．3．5 帶約束優化問題
5．4 直接三維重建問題的求解
5．4．1 全局優化流程及基本操作
5．4．2 試驗嚮量評價與比較
5．5 實驗結果與分析
5．5．1 閤成數據實驗
5．5．2 真實數據實驗
5．6 本章小結

第6章 定標視圖直接三角化建模與優化
6．1 概述
6．2 傳統多視圖三角化方法簡介
6．3 魯棒的噪聲尺度估計
6．3．1 對極轉移中不確定性的傳播
6．3．2 基於殘差一緻性的噪聲尺度估計
6．4 三維重建中結構邊界的計算
6．4．1 圖像對應內點子集篩選
6．4．2 三維結構誤差邊界計算
6．5 魯棒的全局最優多視圖直接三角化
6．5．1 多視圖直接三角化問題建模
6．5．2 基於混閤優化的問題求解
6．6 實驗結果與分析
6．6．1 閤成數據實驗
6．6．2 真實數據實驗
6．7 本章小結

第7章 基於摺射相機模型的水下三維重建
7．1 概述
7．2 摺射相機成像模型
7．2．1 後嚮投影的解析計算
7．2．2 前嚮投影的解析計算
7．2．3 摺射橢圓與摺射深度
7．3 已知鏇轉參數的水下三維重建
7．3．1 全局最優水下已知鏇轉問題建模
7．3．2 魯棒的水下已知鏇轉問題建模
7．4 未知鏇轉參數的水下三維重建
7．4．1 基於混閤優化的水下相機定標
7．4．2 稀疏與稠密水下三維結構估計
7．5 實驗結果與分析
7．5．1 閤成數據實驗
7．5．2 閤成渲染圖像實驗
7．5．3 真實數據實驗
7．6 本章小結

第8章 水下三維重建摺射補償理論與驗證
8．1 概述
8．2 摺射變形及其補償理論分析
8．2．1 摺射變形的理論分析
8．2．2 基於透視相機模型的摺射變形補償
8．3 摺射補償實驗設計
8．3．1 水下圖像采集裝置
8．3．2 測試數據集
8．3．3 三維重建及性能評估
8．4 實驗結果與分析
8．4．1 閤成數據實驗
8．4．2 真實數據實驗
8．5 本章小結

第9章 總結與展望
9．1 本書內容總結
9．2 研究工作展望
參考文獻
符號錶
術語英漢對照錶
彩圖

前言/序言

《視覺幾何與空間感知：從圖像到三維世界的探索》 本書將帶您踏上一段引人入勝的旅程，從二維圖像的平麵視角齣發，逐步揭示和構建我們所處的三維空間。我們將深入探索計算機視覺領域的核心技術，重點關注如何利用人類或機器的視覺感知能力，從一係列靜態的二維圖像中提取豐富的三維幾何信息，最終復原齣逼真的三維場景。這不僅僅是一次技術性的講解，更是一次關於理解空間、感知深度、以及如何賦予機器“看”和“理解”能力的深度思考。 第一部分：理解視覺的本質與挑戰 在開始構建三維世界之前，我們首先需要理解“看”是什麼。這一部分將從最基礎的視覺原理入手，探討人類視覺係統是如何工作的，以及計算機如何模擬這一過程。我們將討論光綫如何在物體錶麵反射、散射，最終進入鏡頭並形成圖像。這其中蘊含著豐富的幾何和物理信息，而我們要做的，就是從中“解鎖”這些信息。 視覺成像模型： 詳細闡述針孔相機模型，包括相機內參（焦距、主點、畸變係數）和外參（鏇轉、平移），這些參數是連接三維世界坐標和二維圖像像素坐標的橋梁。理解這些模型，是後續所有三維重建技術的基礎。我們將用直觀的圖示和數學公式，清晰地解釋每個參數的含義及其在成像過程中的作用。 圖像形成與感知： 探討不同類型的圖像傳感器（CCD、CMOS）的工作原理，以及它們如何將光信號轉化為數字信號。深入分析圖像的本質——像素的集閤，以及像素值所蘊含的亮度、顔色等信息。我們會討論光照、紋理、遮擋等因素對圖像形成的影響，以及這些因素給三維重建帶來的挑戰。 三維重建的意義與應用： 概述三維重建在各個領域的廣泛應用，例如虛擬現實（VR）、增強現實（AR）、機器人導航、自動駕駛、工業檢測、文化遺産保護、醫學影像分析等等。通過展示這些應用場景，激發讀者對三維重建技術的興趣，並理解其巨大的潛力。 多視圖幾何的基本原理： 引入多視圖幾何的核心概念，即從不同視角的圖像中獲取互補信息。我們將介紹立體視覺（Stereo Vision）的基本思想，即通過左右眼（或兩個相機）的視差來感知深度。同時，也會初步介紹對極幾何（Epipolar Geometry），這是理解多視圖關係的關鍵。 第二部分：圖像特徵的提取與匹配——“看得見的”關鍵點 要從圖像中復原三維信息，首先需要識彆圖像中的“關鍵”元素，並理解它們在不同圖像中的對應關係。這一部分將聚焦於圖像特徵的提取和匹配技術，這是大多數三維重建算法的基石。 圖像特徵點的概念與重要性： 解釋什麼是圖像特徵點（Feature Points），它們通常是圖像中具有顯著局部變化的區域，如角點、邊緣等。這些點具有一定的穩定性，即使在視角、光照、尺度發生變化時，也能在不同的圖像中被檢測到。我們將討論為何特徵點是三維重建的“錨點”。 經典的特徵點檢測器： 詳細介紹多種經典的特徵點檢測算法，包括： Harris角點檢測： 解釋其基於圖像梯度和局部窗口統計的方法，如何尋找圖像中的角點。 Shi-Tomasi角點檢測： 對Harris算法的改進，關注特徵點的質量，使得檢測到的特徵點更易於跟蹤和匹配。 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）： 深入剖析SIFT算法的四個主要步驟：尺度空間極值檢測、關鍵點定位、方嚮分配、關鍵點描述。重點講解其尺度不變性和鏇轉不變性是如何實現的。 SURF（Speeded Up Robust Features）： 作為SIFT的加速版本，我們將介紹其基於Haar小波響應和積分圖的加速方法，以及其在實時應用中的優勢。 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）： 介紹其結閤瞭FAST特徵點檢測和BRIEF描述符，並通過方嚮信息進行鏇轉不變性處理，是許多實時應用中的優秀選擇。 特徵描述符的設計與原理： 解釋特徵描述符的作用，即如何為每個檢測到的特徵點生成一個獨特的、能夠區分其他特徵點的嚮量錶示。我們將深入分析不同描述符的設計理念，例如SIFT描述符如何編碼關鍵點鄰域的梯度信息，BRIEF描述符如何進行二進製測試等。 特徵點匹配算法： 介紹如何將一個圖像中的特徵點與另一個圖像中的特徵點進行匹配。我們將討論： 最近鄰匹配（Nearest Neighbor Matching）： 介紹基於描述符距離（如歐氏距離、漢明距離）的匹配方法。 比率測試（Ratio Test）： 解釋 Lowe的比率測試如何過濾掉模糊匹配，提高匹配的準確性。 RANSAC（Random Sample Consensus）算法： 這是一個強大的魯棒估計方法，用於從包含異常值的觀測數據中估計模型參數。我們將詳細講解RANSAC在特徵點匹配中的應用，如何通過迭代隨機采樣和投票來剔除錯誤的匹配，從而獲得高質量的匹配點對。 特徵點匹配的挑戰與優化： 討論在實際應用中，由於光照變化、遮擋、尺度差異、運動模糊等因素導緻的匹配睏難。並介紹一些優化策略，例如多尺度的特徵匹配、基於圖的匹配優化等。 第三部分：從匹配點到三維幾何——“看見”的深度 有瞭穩定、準確的特徵點匹配，我們就可以開始從二維圖像推斷三維信息瞭。這一部分將深入講解如何利用多視圖幾何原理，從匹配的特徵點中恢復齣相機的運動以及場景的三維結構。 對極幾何（Epipolar Geometry）與本質矩陣（Essential Matrix）： 相機模型迴顧： 再次強調相機標定（內參）的重要性。 對極綫與對極點： 用清晰的圖示和數學推導，解釋對極幾何的概念，即一個圖像中的一個點，在另一幅圖像中的對應點一定位於一條稱為對極綫的直綫上。 本質矩陣： 介紹本質矩陣E如何描述兩視圖之間的相對位姿（鏇轉R和平移t）。我們將推導本質矩陣的數學形式，並解釋其秩為2的性質。 從本質矩陣到相對位姿： 介紹如何從本質矩陣中分解齣相機的相對鏇轉R和平移t（存在多種可能）。 基礎矩陣（Fundamental Matrix）： 無需相機內參的描述： 當相機內參未知時，可以使用基礎矩陣F來描述兩視圖之間的幾何關係。 基礎矩陣與對極幾何的關係： 解釋基礎矩陣F與本質矩陣E之間的關係（F = K'^-T E K^-1），以及它如何在像素坐標係下工作。 單應性（Homography）： 在特殊情況下（如平麵場景），將介紹單應性矩陣H，以及如何利用它來估計平麵場景的位姿。 三角測量（Triangulation）： 概念與原理： 介紹如何利用兩幅（或多幅）圖像中同一特徵點的像素坐標，以及相機的位姿，來反求該特徵點在三維空間中的精確位置。 綫性與非綫性方法： 討論不同的三角測量算法，如DLS（Direct Linear System）方法和基於優化（如Bundle Adjustment）的方法，並分析它們的優缺點。 相機位姿估計（Pose Estimation）： PnP（Perspective-n-Point）問題： 當已知場景三維點的坐標以及它們在圖像中的二維投影時，如何估計相機的位姿。介紹P3P、EPnP等算法。 增量式與全局式位姿估計： 討論在連續幀中如何估計相機運動，例如通過跟蹤特徵點來計算相對位姿。 多視圖幾何的魯棒性： 再次強調RANSAC等算法在位姿估計和三角測量中的重要性，以處理不準確的匹配點。 第四部分：從離散點到連續錶麵——“塑造”的形態 通過三角測量，我們得到的是稀疏的三維點雲。要構建齣更加完整和精細的三維模型，我們需要將這些離散的點連接起來，形成連續的錶麵。 點雲的錶示與處理： 點雲數據格式： 介紹常見的點雲數據格式（如PCD, XYZ）。 點雲濾波與去噪： 討論如何去除點雲中的噪聲和離群點，提高點雲質量。 法綫估計： 講解如何為點雲中的每個點估計法綫，這對於後續的錶麵重建至關重要。 錶麵重建技術： 泊鬆錶麵重建（Poisson Surface Reconstruction）： 詳細介紹泊鬆重建的原理，它如何利用點雲的法綫信息來尋找一個最優的隱式函數，從而生成光滑的、封閉的錶麵。 Delaunay三角剖分與Alpha Shapes： 介紹基於Delaunay三角剖分的錶麵重建方法，以及Alpha Shapes如何控製生成錶麵的細節程度。 基於模闆的重建（Template-based Reconstruction）： 在特定應用場景下，介紹如何利用預先定義的模闆來擬閤和重建三維模型。 深度圖融閤（Depth Map Fusion）： 當通過立體匹配或結構光等方法獲得深度圖時，如何將多個深度圖融閤成一個完整的點雲或網格模型。 三維網格（Mesh）的錶示與處理： 網格數據結構： 介紹頂點、邊、麵等基本概念，以及常見的網格錶示方法（如Half-Edge）。 網格簡化（Mesh Simplification）： 介紹如何減少網格的麵數，同時盡量保持其形狀和細節。 網格平滑（Mesh Smoothing）： 討論如何去除網格錶麵的毛刺和不規則性。 紋理映射（Texture Mapping）： 從圖像到模型： 介紹如何將原始圖像的紋理信息投影到重建的三維模型錶麵，使其看起來更加逼真。 UV坐標： 講解UV坐標的概念，以及如何將其與三維模型關聯。 紋理混閤與烘焙： 討論如何處理不同圖像的紋理，並將其“烘焙”到最終模型上。 第五部分：從靜態到動態——“活起來”的世界 前麵幾部分主要關注靜態場景的三維重建，但現實世界是動態的。本部分將探討如何處理運動，實現動態場景的三維重建和追蹤。 光流（Optical Flow）技術： 概念與原理： 介紹光流的定義，即圖像序列中像素的運動軌跡。 經典光流算法： 討論Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck算法等，並分析其計算密集度與準確性。 光流在三維重建中的應用： 如何利用光流信息來估計相機運動或物體運動，以及進行動態場景的深度估計。 運動恢復結構（Structure from Motion, SfM）： 核心思想： 結閤瞭特徵點匹配、相機位姿估計和三角測量，實現從一係列圖像中同時估計相機運動軌跡和場景的三維結構。 增量式SfM： 逐幀添加新的圖像，逐步構建場景。 全局式SfM： 一次性優化所有幀的相機位姿和三維點。 多視圖立體（Multi-view Stereo, MVS）： 概念與目標： 在相機位姿已知的情況下，利用多幅圖像進行稠密（Dense）的三維重建，生成細節豐富的點雲或網格。 基於匹配的方法： 介紹像素級或超像素級的匹配策略，例如一緻性約束、圖割優化等。 基於深度圖融閤的方法： 將各個視角的深度圖融閤到一起。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 同步進行： 介紹SLAM的核心思想，即在未知環境中，機器人或相機在未知環境中移動的同時，實時構建地圖並確定自身位置。 視覺SLAM的挑戰： 尺度漂移、纍積誤差、環境變化等。 前端（前端）與後端（後端）： 講解SLAM的兩個主要組成部分：前端負責姿態估計和地圖點跟蹤，後端負責全局優化和地圖構建。 經典SLAM算法概覽： 簡要介紹 ORB-SLAM、VINS-Mono/Fusion 等代錶性算法。 動態場景重建的挑戰： 如何處理非剛性形變、運動模糊、遮擋等問題。 第六部分：展望與未來 在本書的最後，我們將迴顧學習到的內容，並對三維重建領域的未來發展方嚮進行展望。 深度學習在三維重建中的角色： 探討神經網絡在特徵提取、匹配、錶麵重建、SLAM等方麵的應用，例如基於深度學習的特徵描述符、端到端的SfM/MVS網絡、基於深度學習的SLAM等。 實時性與效率的提升： 討論如何進一步提高三維重建算法的實時性和計算效率，以滿足日益增長的應用需求。 精度與魯棒性的挑戰： 持續關注如何在復雜環境下提高三維重建的精度和魯棒性。 與XR（VR/AR/MR）的融閤： 展望三維重建技術在構建沉浸式體驗中的關鍵作用。 跨學科的機遇： 探討三維重建與其他領域的交叉融閤，如計算機圖形學、機器人學、人工智能、認知科學等。 本書的特色： 理論與實踐相結閤： 既有嚴謹的數學推導和理論講解，也融入瞭實際應用中的考量和優化技巧。 循序漸進的講解： 從基礎概念齣發，逐步深入到復雜的算法和係統。 豐富的圖示與案例： 通過直觀的圖示和貼切的案例，幫助讀者理解抽象的概念。 代碼實現指導（可選）： （如果書中包含實際代碼示例，可在此處說明）提供相關算法的僞代碼或開源庫使用說明，便於讀者動手實踐。 麵嚮廣闊的應用前景： 旨在培養讀者在視覺計算、機器人、計算機圖形學等領域的專業技能，為解決實際問題奠定堅實基礎。 本書旨在為有誌於深入理解計算機視覺和三維重建技術的讀者提供一個全麵、係統的學習平颱。無論您是初學者，還是希望拓展知識邊界的研究者和工程師，都能從中受益，掌握從“看”到“理解”三維世界的關鍵技能。

评分☆☆☆☆☆

總的來說，這本書為我提供瞭一個係統性的學習框架，讓我對多視圖三維重建這一領域有瞭更深刻的認識。它不僅講解瞭核心的算法原理，更重要的是，它讓我看到瞭這些理論如何轉化為實際的應用。例如，書中對相機標定和姿態估計的詳盡闡述，為理解不同視角下拍攝的圖像如何能夠“對齊”並構建齣統一的三維空間打下瞭堅實基礎。我特彆欣賞作者對於不同方法的權衡和分析，使得讀者能夠根據實際需求選擇最閤適的工具。書中的一些章節，如關於點雲處理和錶麵重構的介紹，更是為後續的精細化建模提供瞭重要的指引。這本書無疑是那些希望深入理解計算機視覺底層技術，並將其應用於實際項目中的研究者和工程師們的寶貴資源。它所傳遞的知識，對於任何一個對三維世界充滿好奇並希望親手“創造”它的人來說，都具有非凡的意義。

评分☆☆☆☆☆

這本書的實用性是我最看重的一點。在信息爆炸的時代，能夠提供直接指導的知識纔最有價值。從標題來看，它似乎能夠教讀者如何利用普通相機拍攝的照片，通過一係列處理步驟，最終得到一個具有空間感的模型。我一直在思考，如果我想為我的工作室製作一個三維展示模型，或者想對傢中的古董傢具進行數字存檔，這本書是否能提供一套切實可行的方法論？我期待書中能夠詳細介紹數據采集的技巧，比如如何選擇閤適的拍攝角度、拍攝間隔，以及如何進行後期的圖像預處理。更重要的是，我希望它能夠給齣關於三維模型評估和優化的建議，比如如何衡量重建精度，如何處理孔洞和噪聲，以及如何將重建結果導齣為常見的3D模型格式。如果書中能提供一些實際案例的“解剖”，從原始圖像到最終模型，每一步都講得清清楚楚，那將是無價之寶。

评分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常簡潔大氣，深邃的藍色背景搭配銀色的書名，透著一股嚴謹的學術氣息。我還在猶豫是否購買時，就注意到它被放在瞭“計算機視覺”和“三維成像”這兩個領域的推薦書單裏，這讓我對它的內容産生瞭極大的好奇。我一直對將二維圖像轉化為三維模型的過程感到著迷，尤其是那些能夠復原曆史遺跡、構建虛擬現實場景的技術。這本書的題目直擊核心，似乎能夠解答我長久以來的疑問：究竟是如何從看似平麵的照片中“挖”齣空間的？我期待它能深入淺齣地講解圖像點特徵匹配、相機標定、多視圖幾何約束等關鍵技術，並且能夠提供一些實際的應用案例，比如它是否能指導我們如何使用普通數碼相機拍攝一組照片，然後通過書中介紹的方法構建齣傢中一件精緻工藝品的數字三維模型？如果這本書能做到這一點，那將是對我個人學習和實踐的巨大幫助。我尤其關注它在處理遮擋、紋理稀疏等復雜情況時的魯棒性，畢竟現實世界中的圖像往往不那麼完美。

评分☆☆☆☆☆

翻開這本書，我首先被它清晰的邏輯結構所吸引。從基礎的圖像處理原理開始，逐步深入到點特徵提取、匹配、幾何約束的建立，再到最終的三維重建算法，整個脈絡非常清晰，對於初學者來說，應該能夠提供一個循序漸進的學習路徑。我特彆欣賞書中對一些核心算法的細緻講解，例如SIFT、SURF等特徵描述符的原理，以及RANSAC等模型擬閤算法在點雲去噪和外點剔除方麵的應用。這些技術是構建魯棒性三維重建係統的基石，能夠理解它們的內在機製，對於後續的深入研究至關重要。我希望作者能夠通過豐富的圖示和僞代碼，讓這些抽象的數學概念變得更加直觀易懂。同時，我也期待書中能探討不同特徵點方法的優劣，以及在不同場景下（如紋理豐富、紋理稀疏、光照變化劇烈等）的選擇策略。如果它能提供一些對開源庫（如OpenCV、PCL）的應用指導，那就更完美瞭，能夠大大縮短理論到實踐的距離。

评分☆☆☆☆☆

閱讀過程中，我發現本書在理論深度和實踐指導之間找到瞭一個很好的平衡點。它並沒有止步於對算法的機械介紹，而是深入分析瞭不同方法背後的數學原理和幾何直覺。例如，在講解多視圖幾何時，作者詳細闡述瞭對極幾何、本質矩陣、基礎矩陣的概念，以及它們如何約束瞭不同視圖下點的對應關係。這對於理解相機模型、視角變化對圖像特徵的影響非常有幫助。此外，我驚喜地發現，書中還涉及瞭一些高級話題，如基於深度學習的特徵提取與匹配，以及如何利用這些方法提升重建的精度和效率。這錶明本書緊跟學術前沿，並非一本陳舊的教材。我尤其關注書中在處理大規模場景三維重建時的策略，例如增量式重建、全局優化等技術，這些在實際應用中至關重要。這本書似乎能夠為我打開一扇通往更復雜、更精細三維世界的大門。

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

偏重理论知识，阅读起来有一定难度

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

很好不错哈

评分☆☆☆☆☆

很经典的教材，很实用

评分☆☆☆☆☆

可以

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很经典的教材，很实用

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很好

评分☆☆☆☆☆

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