3D计算机视觉：原理、算法及应用

本书主要内容围绕3D计算机视觉展开，介绍了相关的基础概念、基本原理、典型算法、实用技术和应用成果。本书可在学过其姊妹篇《2D计算机视觉：原理、算法及应用》后学习。本书将从客观场景出发到最后对场景进行理解的全过程分为5个部分进行介绍。第1部分是图像采集，介绍了摄像机标定和3D图像采集技术；第2部分是视频运动，介绍了视频图像和运动信息，以及对运动目标进行检测和跟踪的技术；第3部分是物体重建，介绍了双目立体视觉和单目图像恢复技术；第4部分是物体分析，介绍了3D目标表达和广义匹配；第5部分是高层理解，介绍了知识和场景解释及时空行为理解。本书除提供大量示例外，还针对每章的内容提供了自我检测题（含提示并附有答案），并且给出了相关的参考文献和术语索引（包括英文）。

这是一本专注于3D计算机视觉领域的基础概念、基本原理、典型算法、实用技术和应用成果的著作。本书从客观场景出发到最后对场景进行理解的全过程分为5个部分进行介绍。第1部分是图像采集，介绍了摄像机标定和3D图像采集技术；第2部分是视频运动，介绍了视频图像和运动信息，以及对运动目标进行检测和跟踪的技术；第3部分是物体重建，介绍了双目立体视觉和单目图像恢复技术；第4部分是物体分析，介绍了3D目标表达和广义匹配；第5部分是高层理解，介绍了知识和场景解释及时空行为理解。 本书以人类视觉系统的特性为出发点，深入探讨了摄像机标定的定义和目的，线性摄像机模型的基本概念，视频图像基础理论与技术，视频中前景运动与背景运动，频域运动检测方法，运动补偿滤波技术，差分图像的概念和计算，双目立体匹配基本概念，深度图与灰度图像的区别，深度图采集方法概述，物体表面朝向的表达，等值面的构造与表达方法，谓词逻辑的定义与重要性，时空兴趣点检测方法，以及场景知识深度讨论等内容。 在介绍这些内容的过程中，作者不仅提供了丰富的理论解释，还提供了大量的示例外，并且针对每章的内容提供了自我检测题(含提示并附有答案)，并且给出了相关的