三维重建基础

　　本书是一部比较系统和全面的三维重建导论性著作，主要介绍基于图像的三维重建的基本原理与应用。本书共9章，分为3个部分： 部分（ ～4章）阐述了三维重建的基础知识，包括摄像机几何、摄像机标定、单视图几何及三维重建与极几何；第2部分（第5章）介绍了三维重建中常用的几种局部图像特征，包括Harris特征、SIFT特征、SURF特征以及ORB特征；第3部分（第6～9章）讨论了多种主流的三维重建技术，包括双目立体视觉技术、运动恢复结构技术、多视图立体视觉技术以及同时定位与建图技术。本书提供了大量应用实例，每章后均附有习题。本书适合作为高等院校人工智能、智能科学与技术、计算机科学与技术等专业高年级本科生及研究生的教材，同时可供运动恢复结构（SfM）及同时定位与建图（SLAM）等领域的研究与开发人员参考。

暂缺《三维重建基础》作者简介

第1章 摄像机几何
1.1 针孔模型与透镜
1.1.1
1.1.2 透镜成像
1.2 一般摄像机模型
1.2.1 齐次坐标
1.2.2 坐标系变换和刚体变换
1.2.3 一般摄像机的几何模型
1.2.4 透视投影矩阵的性质
1.3 其他摄像机模型
1.3.1 规范化摄像机模型
1.3.2 弱透视投影摄像机
1.3.3 正交投影摄像机
习题
第2章 摄像机标定
2.1 针孔模型与摄像机标定问题
2.1.1 小二乘参数估计
2.1.2 投影矩阵求解
2.1.3 摄像机内、外参数求解
2.1.4 退化情况
2.2 径向畸变的摄像机标定
2.2.1 径向畸变模型
2.2.2 径向畸变标定
2.2.3 解析摄影测量
习题
第3章 单视图几何
3.1 射影几何基础
3.1.1 直线的齐次坐标
3.1.2 平面上的无穷远点与无穷远线
3.1.3 平面上的变换
3.1.4 平面上的无穷远点与无穷远线的变换
3.2 单视图重构
3.2.1 隐消点与隐消线
3.2.2 基于单视图的结构恢复
习题
第4章 三维重建与极几何
4.1 三角化
4.1.1 三角化的概念
4.1.2 三角化的线性解法
4.1.3 三角化的非线性解法
4.2 极几何与基础矩阵
4.2.1 极几何
4.2.2 本质矩阵与基础矩阵
4.3 基础矩阵估计
4.3.1 八点法
4.3.2 归一化八点法
4.4 单应矩阵
4.4.1 单应矩阵的概念
4.4.2 单应矩阵估计
习题