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This book constitutes the thoroughly refereed post-proceedings of the Second European Workshop on 3D Structure from Multiple Images of Large-Scale Environments, SMILE 2000, held in Dublin, Ireland in July 2000. The 12 revised full papers presented together with one invited paper and transcriptions of the panels following the three sessions were carefully reviewed and revised for inclusion in the book. The papers are organized in topical sections on computation and algorithms, visual scene representations, and extended environments.
length: (cm)23.1 width:(cm)15.2
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这本书的定价着实不低，这让我对它内容的深度和广度有了更高的期待。我买它，主要是想解决一个在我的项目中长期困扰我的难题：如何在高精度要求的环境下，有效地从稀疏的图像数据集中恢复出可靠的三维几何信息。市面上很多教材往往停留在理论的初步介绍阶段，对于如何优化迭代过程、如何处理传感器误差，以及如何集成深度学习模型来增强传统方法的效果，介绍得都比较含糊。我真诚地希望，这本书能在这“工程实践”的层面给出详尽的指导。我特别关注那些关于Bundle Adjustment（光束调整）的鲁棒性改进和大规模场景重建的并行计算策略的探讨。如果作者能分享一些关于大规模数据集（比如城市尺度的三维重建）的处理经验和性能瓶颈的突破方法，那这本书的价值就不仅仅是学术参考，更是一本实用的工程宝典了。我希望它能像一位经验丰富的老工程师在旁边指导，而不是像一本冰冷的教科书。
评分这本书的排版和字体选择给我的第一印象是相当清晰和专业的，这对于阅读技术密集型书籍至关重要。我是一个侧重于算法实现的工程师，因此，我更看重的是理论描述是否严谨，以及推导过程是否完整可追溯。我查阅过一些同类书籍，它们常常在关键的数学推导上戛然而止，留给读者大量的“自行脑补”空间，这对于追求精确性的工作是致命的。这本书的目录结构看起来非常系统，从基础的相机模型到复杂的SfM（Structure from Motion）流程，再到最后的表面重建和纹理映射，似乎构建了一个完整的知识体系。我特别期待看到作者是如何处理“奇异点”和“退化情况”的讨论。在真实世界的采集数据中，完美的输入几乎是不存在的，如何让算法在面对不理想的输入时依然能给出合理的输出，这才是衡量一个方法是否成熟的关键指标。我希望这本书能提供一些“坏数据”下的调试思路和解决方案。
评分从封面上透露出的那种严谨的科学气质来看，这本书似乎不是一本面向初学者的入门读物，而更倾向于面向研究生或者有一定基础的研究人员。这对我来说正好对胃口。我最近在研究如何将高分辨率的无人机影像集成到现有的三维重建流程中，这是一个对细节要求极高的领域。我希望这本书能深入探讨分辨率差异大、尺度不一致的图像集如何进行有效的数据融合和配准。此外，我对“语义信息”在结构恢复中的应用也抱有浓厚的兴趣。例如，如果系统能够识别出哪些是地面、哪些是建筑立面，是否能利用这些先验知识来约束三维重建的结果，使其更符合物理规律和场景语义？我希望这本书能在“深度学习如何赋能传统几何方法”这个交叉点上，提供一些令人耳目一新的视角和实用的算法框架，而不是仅仅罗列一些现成的网络结构。
评分这本书的封面设计真是让人眼前一亮，那种深邃的蓝色调，加上一些抽象的几何图形线条，立刻就勾起了我对复杂空间结构的好奇心。我一直对如何从二维图像中重构出逼真的三维模型抱有极大的兴趣，尤其是在计算机视觉和图形学领域。这本书的书名虽然听起来非常技术化，但其散发出的那种专业和前沿的气质是毋庸置疑的。我期望它能深入浅出地讲解那些晦涩的数学原理，将复杂的算法流程可视化地呈现出来，而不是仅仅堆砌公式。如果它能提供一些实际案例或者代码片段作为辅助理解，那就更完美了。毕竟，理论知识如果不能与实际应用相结合，就容易显得空洞无物。我个人尤其关注那些关于光照、纹理和多视角几何约束的章节，希望作者能在这方面有独到的见解和创新的提法，毕竟在实际工作中，处理噪声和遮挡问题是最大的挑战之一。这本书的装帧质量看起来也很不错，拿在手里有分量，这通常意味着内容也同样扎实。我希望能从中找到那种“拨云见日”的感觉，真正掌握这项核心技术。
评分这本书的装帧设计透露出一种沉稳的学术气息，让人联想到那些经典的工程学著作。我购买它的主要动机是希望能够建立一个扎实的、从底层原理出发的三维重建知识体系，而不是停留在调用API的层面。我更关注的是对不同成像模型（例如非线性相机模型、鱼眼镜头校正）的数学描述和处理方法。很多书籍会忽略这些细节，但它们恰恰是影响最终精度上限的关键因素。我期望作者能够用清晰的语言阐述从梯度下降到高斯-牛顿法等优化算法在三维重建特定问题上的收敛性和效率差异。如果书中能附带一份详细的术语表和符号定义清单，将极大地提升阅读体验，尤其是在处理复杂的多变量函数时，保持符号一致性至关重要。总而言之，我期望这本书能成为我工具箱里那把最锋利、最可靠的几何工具。
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