Handbook of 3D Machine Vision pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:

作者:Zhang, Song 编

出品人:

页数:414

译者:

出版时间:2013-3

价格:$ 180.74

装帧:

isbn号码:9781439872192

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
• 科学
• 机器视觉
• 3D Machine Vision
• Computer Vision
• 3D Reconstruction
• Image Processing
• Pattern Recognition
• Robotics
• Industrial Automation
• Deep Learning
• Point Cloud
• Sensor Fusion

三维机器视觉：从原理到实践的深度探索 在当今科技飞速发展的时代，视觉技术已不再仅仅局限于二维图像的捕捉与分析。三维机器视觉，作为一项能够让机器“感知”世界深度与空间信息的前沿技术，正以前所未有的速度渗透到工业制造、自动驾驶、医疗健康、虚拟现实等诸多领域，深刻地改变着我们与周围环境的互动方式。它赋予了机器如同人类一般观察、理解和操作三维空间的能力，从而解锁了更智能化、更精密的自动化解决方案。 本书《Handbook of 3D Machine Vision》并非简单地罗列技术名词或堆砌公式，而是致力于为读者构建一个全面、系统且深入的知识体系。我们旨在阐述三维机器视觉的核心概念、关键技术、算法原理，并结合丰富的实际应用案例，引导读者从理论的深度走向实践的广度，掌握驾驭这项强大技术所需的知识与技能。 第一部分：奠定认知基础——三维视觉的理论基石 理解三维机器视觉，首先需要对其基本原理有清晰的认识。本部分将带领读者深入探索以下核心概念： 立体视觉（Stereo Vision）的奥秘： 立体视觉是模仿人类双眼成像原理，通过两台或多台不同位置的相机获取同一场景的图像，并利用视差原理来计算深度信息。我们将详细讲解双目相间的几何约束，如本征矩阵、对极几何、相机标定（内外参）的重要性，以及视差图的生成过程。内容将涵盖各种匹配算法，从经典的块匹配、斑点匹配，到更先进的基于深度学习的匹配方法，分析它们的优缺点、适用场景以及计算复杂度。读者将理解相机参数如何影响深度估计的精度，以及如何通过精确的标定来克服误差。 结构光（Structured Light）的原理与优势： 结构光技术通过向场景投射已知模式的光（如条纹、点阵），然后观察这些光在物体表面产生的形变，来推断物体的三维形状。本部分将深入解析不同结构光编码方式（如条纹投影、编码点阵）的特点，以及它们在不同表面材质和纹理下的表现。我们将探讨解调算法，如何从采集到的变形图像中恢复出相位信息或条纹序号，并最终计算出精确的三维坐标。此外，还将分析结构光技术在非接触式测量、高精度扫描中的独特优势。 飞行时间（Time-of-Flight, ToF）成像技术： ToF传感器通过发射光脉冲（通常是激光），并测量光从发射到被物体反射后再回到传感器的时间，从而计算出到目标点的距离。本部分将详细阐述ToF的成像模型，分析其测量精度受到的影响因素，如光的散射、反射率、环境光干扰等。我们将讨论不同类型的ToF传感器（如脉冲式ToF、连续波ToF）及其工作原理，以及它们在实时深度感知、长距离测量等方面的应用潜力。 激光雷达（LiDAR）的扫描机制与数据处理： LiDAR技术通过发射激光束并测量反射回来的时间或强度来构建环境的三维点云模型。本部分将深入剖析LiDAR的扫描模式（如机械式扫描、固态LiDAR），分析不同波长激光在不同环境下的穿透能力与反射特性。我们将重点介绍LiDAR点云数据的特点，包括稀疏性、无序性，以及相关的预处理技术，如滤波、降采样、去噪。同时，还将探讨点云配准、分割、特征提取等关键处理环节，为后续的三维场景理解奠定基础。 多视图几何（Multi-View Geometry）的统一视角： 本部分将超越单一技术，从更宏观的角度审视多相机系统中的几何关系。我们将介绍多视图立体（Multi-View Stereo, MVS）的基本思想，即利用多个相机的联合信息来提高三维重建的鲁棒性和精度。内容将涵盖多视图标定、特征匹配、深度图融合、表面重建等关键技术，并探讨如何处理遮挡、纹理缺失等挑战。 第二部分：核心算法与技术详解——深度挖掘三维信息 掌握了基本原理后，本书将带领读者深入了解实现三维视觉所依赖的核心算法和关键技术： 相机标定（Camera Calibration）的精确之道： 精确的相机标定是所有三维视觉任务的基石。我们将从基础的相机模型（如针孔模型、鱼眼模型）出发，详细讲解内外参标定的原理、方法（如棋盘格标定、自标定）以及评价指标。读者将学习如何通过标定获得相机与世界坐标系的转换关系，以及相机本身的成像特性（焦距、主点、畸变系数），从而保证后续三维信息计算的准确性。 三维点云处理与分析： 三维点云是LiDAR、深度相机等传感器输出的原始数据。本部分将重点介绍点云数据的表示方法（如PCL库中的点云格式），以及一系列重要的处理技术，包括： 点云滤波： 学习各种滤波算法（如均值滤波、高斯滤波、双边滤波、统计滤波）来去除噪声、平滑表面。 点云降采样： 掌握体素网格降采样、随机采样等方法，以减小数据量，提高处理效率。 点云分割： 深入理解基于法线、曲率、欧氏距离以及基于深度学习的点云分割算法，用于识别和分离场景中的不同物体。 法线估计与曲率计算： 学习如何通过邻域点来估计表面法线和曲率，这对于表面重建、特征提取至关重要。 点云配准： 掌握点云配准的原理，包括全局配准（如FPFH、SHOT特征匹配）和局部配准（如ICP及其变种），以实现不同视角下点云的对齐。 三维重建技术： 如何从二维图像或点云数据生成连续的三维表面模型是三维视觉的核心任务之一。本部分将详细介绍： 多视图立体（MVS）中的表面生成： 探讨基于深度图融合、泊松重建、Delaunay三角化等方法，如何将多张深度图或图像融合为一个连续的三维网格模型。 点云到网格（Point Cloud to Mesh）的转换： 详细介绍泊松表面重建、Alpha Shapes、Greedy Projection等算法，以及它们在处理不同密度、有无边界的点云数据时的应用。 基于深度学习的三维视觉算法： 随着深度学习的崛起，其在三维视觉领域也展现出强大的能力。本部分将重点介绍： 深度学习在视差估计中的应用： 分析各种卷积神经网络（CNN）架构（如DispNet, PSMNet）如何用于从双目图像中直接预测高精度的视差图。 深度学习在三维点云分析中的应用： 介绍PointNet, PointNet++, DGCNN等直接处理点云数据的网络结构，以及它们在点云分类、分割、目标检测中的应用。 深度学习在三维场景重建与理解中的应用： 探讨Neural Radiance Fields (NeRF) 等新型深度学习技术在高质量三维场景建模方面的突破。 3D目标检测与跟踪： 介绍基于点云、图像或多模态融合的3D目标检测算法，以及如何在三维空间中进行目标跟踪。 第三部分：应用领域与实践案例——技术落地与创新驱动 理论知识的最终目的是服务于实际应用。本部分将带领读者走进三维机器视觉的广阔应用天地： 工业自动化与智能制造： 三维检测与质量控制： 如何利用三维扫描技术对产品进行尺寸测量、形状比对、表面缺陷检测，确保产品质量。 机器人导航与抓取： 机器人如何利用三维视觉感知周围环境，实现自主导航、避障，并精准地识别、定位和抓取物体。 装配与焊接引导： 三维视觉如何为机器人提供精确的装配姿态和路径指引，提高装配效率和精度。 自动驾驶与智能交通： 环境感知与障碍物检测： LiDAR、立体相机等传感器如何协同工作，构建高精度的三维环境地图，识别行人、车辆、道路标志等。 高精地图构建与定位： 如何利用三维数据构建厘米级精度的地图，并实现车辆在地图中的精确自身定位。 轨迹预测与决策规划： 如何基于三维场景理解，预测其他交通参与者的行为，并做出安全高效的驾驶决策。 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）： 真实世界的三维重建： 如何利用三维扫描技术将现实场景精确地建模到虚拟环境中。 用户与环境的交互： 如何通过三维视觉技术实现用户在虚拟或增强环境中的自然交互。 三维内容创作： 如何利用三维视觉工具简化3D模型的设计和编辑过程。 医疗健康与生物工程： 手术导航与规划： 如何利用三维成像技术帮助医生进行术前规划，并在手术过程中提供实时的导航指引。 医学影像分析： 如何对CT、MRI等三维医学影像进行分割、量化和分析，辅助疾病诊断。 生物模型重建： 如何对细胞、组织等微观结构进行三维重建，以深入研究生命科学。 文物保护与文化遗产数字化： 高精度三维扫描： 如何利用非接触式三维扫描技术对珍贵文物、古建筑进行高精度数字化存档。 三维模型的修复与复原： 如何基于数字化模型进行虚拟修复，甚至指导实际的物理修复工作。 虚拟展览与教育： 如何利用三维模型构建沉浸式的虚拟展览，让更多人了解和体验文化遗产。 结语： 《Handbook of 3D Machine Vision》不仅仅是一本技术手册，更是一扇通往未来智能世界的大门。我们相信，通过对本书内容的深入学习和实践，读者将不仅能够掌握三维机器视觉的关键技术，更能够激发创新思维，发现新的应用场景，为推动科技进步和社会发展贡献力量。无论您是资深的研发工程师，还是充满热情的学生，亦或是对前沿技术充满好奇的探索者，本书都将是您在三维机器视觉领域宝贵的参考与指南。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

我必须承认，这本书的深度是令人敬畏的。它不仅仅是一本介绍性的读物，更像是一套需要时间沉淀才能完全吸收的知识体系。尤其是关于不确定性量化和误差分析的部分，作者展示了极其严谨的数理基础，对如何评估3D重建结果的可靠性进行了深入的探讨，这在实际的工业检测和测量中至关重要。我发现，即便是对于我这个已经在这个领域摸爬滚打了好几年的专业人士来说，书中关于“逆问题求解”和“全局优化”的一些精妙技巧和理论解释，依然提供了新的视角和更深刻的理解。它不是那种读完就能立刻炫耀的“快餐”书籍，而是需要反复研读、时常温习，每一次重读都会有新的领悟。对于任何想在该领域达到专家级别的人来说，这本书绝对是投资时间与精力的首选。

评分☆☆☆☆☆

我拿到这本书时，首先被它的装帧和纸张质量所震撼，那种沉甸甸的质感让人感觉手中握着的不是一本书，而是一份沉甸甸的学术资产。阅读体验方面，这本书的叙事风格极其流畅自然，仿佛一位经验丰富的大师在耳边娓娓道来，而不是冷冰冰的教科书堆砌。它在处理诸如点云处理和曲面重建这些繁复主题时，运用了大量的实际工程案例作为支撑，这使得理论知识不再是空中楼阁。比如，在讲解SLAM（即时定位与地图构建）时，作者并没有仅仅停留在理论模型的介绍，而是结合了无人机和自动驾驶领域的应用实例，使得读者能够清晰地看到这些技术是如何在真实世界中发挥作用的。这本书的“实用性”远超我的预期，它不仅告诉我们“是什么”，更重要的是教我们“如何做”，这对于正在进行毕业设计或工程项目的人来说，简直是不可多得的宝典。

评分☆☆☆☆☆

这部厚重的《3D机器视觉手册》简直是该领域的百科全书！我花了整整一周的时间才勉强翻完了前几章，但每一次翻阅都像是打开了一个新的知识宝库。它详尽地阐述了从基础的几何光学原理到复杂的深度学习在三维重建中的应用，那种层次感和深度是市面上其他同类书籍难以企及的。特别是关于传感器融合的部分，作者不仅罗列了各种技术（如激光雷达、结构光、双目视觉），还深入分析了它们各自的优缺点及其在不同环境下的适用性，图文并茂的解释让人即便初次接触这些高深概念也能茅塞顿开。我尤其欣赏它在算法实现上的严谨性，许多经典算法的推导过程都清晰可见，这对于希望深入理解底层逻辑的研究人员来说，无疑是极大的福音。唯一美中不足的是，某些章节的数学推导过于密集，对于偏爱直观理解的读者可能需要花费更多时间去消化，但总的来说，这是一本值得在案头常备的参考巨著。

评分☆☆☆☆☆

这本书的价值核心在于其对“系统性”的完美把握。在三维视觉这个跨学科领域，很多书籍往往只侧重于某一个窄小的分支，导致读者难以建立起全局观。然而，这部手册从数据的采集、预处理、特征提取，到最终的三维模型生成和应用评估，构建了一个完整且逻辑严密的知识体系。我感觉作者在编写过程中，充分考虑到了不同学科背景的读者需求——对于图像处理背景的人，它清晰地解释了传感器物理特性；对于计算机图形学背景的人，它又细致地剖析了逆向工程中对网格修复的要求。这种多角度的平衡叙事，使得它成功地架设了一座连接理论与实践的坚固桥梁。我把它当成一本“工具书”来用，每当遇到项目中的瓶颈或需要快速检索某个特定算法的数学定义时，它总能立刻提供准确、详实的答案。

评分☆☆☆☆☆

坦白讲，当我翻开这本《3D机器视觉手册》时，我原本预期它会是那种晦涩难懂、充满晦涩术语的学术著作。然而，它的内容组织方式出乎意料地具有前瞻性和灵活性。它并没有固步自封于传统的几何视觉方法，而是用相当大的篇幅探讨了最新的AI驱动的3D感知范式，比如神经辐射场（NeRF）及其变体，这表明编撰者紧跟学科前沿。书中的章节结构安排得极具巧思，你可以完全跳过你已经掌握的基础部分，直接深入到感兴趣的特定模块，比如高精度三维测量或者动态场景重建。我特别喜欢它在每一章末尾设置的“未来展望”部分，那里面提出的挑战和待解决的问题，极大地激发了我继续探索和研究的兴趣。这本书不只是总结过去，更像是一张指引未来研究方向的地图。

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆

评分☆☆☆☆☆