Analysis and Interpretation of Range Images pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K

作者:

出品人:

页数:400

译者:

出版时间:1989-12

价格:0

装帧:Hardcover

isbn号码:9783540972006

丛书系列:

图书标签:

• Range Images
• 3D Vision
• Computer Graphics
• Image Processing
• Pattern Recognition
• Surface Reconstruction
• Point Cloud
• Robotics
• Medical Imaging
• Shape Analysis

《超越三维：深度感知与环境理解的理论基石》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面且深入的框架，用以理解和掌握现代计算机视觉领域中，从二维图像向高维、多模态环境表征转化的核心理论与实践。我们聚焦于如何有效地从原始传感器数据中提取、整合和推理出关于物理世界结构与语义内容的深度信息。 第一部分：现代感知理论的基石 第一章：从光影到几何：视觉感知的数学基础 本章首先探讨了传统摄影几何与现代传感器原理的交汇点。我们将深入解析针孔相机模型（Pinhole Camera Model）的局限性及其在实际应用中的修正，包括畸变校正、辐射度量（Radiometry）与反射模型的耦合。重点在于建立从光信号捕获到初始三维坐标估计的数学桥梁。内容涵盖了投影几何、齐次坐标系的应用，以及如何通过多视图几何（Multi-View Geometry）的原理，如对极约束（Epipolar Constraints）和基础矩阵（Fundamental Matrix），来估计场景的内在结构。我们强调了经典立体视觉（Stereo Vision）的理论基础，包括视差计算（Disparity Calculation）的优化算法，如半全局匹配（Semi-Global Matching, SGM）的原理，而非仅仅是结果展示。 第二章：信号处理与噪声抑制的艺术 在信息获取过程中，噪声和不确定性是无法避免的挑战。本章致力于分析各种传感器数据（包括但不限于标准RGB图像、时间序列数据）中存在的固有噪声特性。我们将详细阐述先进的滤波技术，如卡尔曼滤波（Kalman Filtering）在动态场景跟踪中的应用，以及贝叶斯推断（Bayesian Inference）在不确定性量化中的作用。此外，对图像平滑与边缘保持的平衡，通过非局部均值滤波（Non-Local Means）和全变分（Total Variation, TV）最小化等技术进行深入探讨，为后续的高级特征提取奠定坚实的数据基础。 第二部分：多模态数据融合与表征 第三章：结构化表示的演进：从点云到体素 本部分的核心在于讨论如何将原始感知数据转化为可供计算和分析的结构化格式。我们详细解析了点云数据（Point Clouds）的特性、局限性（如稀疏性与无序性），并介绍了高效的点云处理技术，包括欧氏距离变换、法向量估计以及基于邻域搜索的高效数据结构（如KD-Trees和Octrees）。随后，章节转向体素表示（Voxel Representations），探讨了其在存储连续空间信息时的优势与挑战，并引入了基于层次化体素（Hierarchical Voxels）的解决方案，以应对大规模场景的内存约束。 第四章：语义的注入：超越几何的深度信息 单纯的几何信息不足以描述复杂的现实世界。本章着重于如何将语义标签与几何结构相结合。我们将分析深度学习框架在场景解析（Scene Parsing）中的应用，但重点不在于介绍最新的网络架构，而在于探讨如何设计有效的损失函数（Loss Functions）来平衡几何精度与语义一致性。例如，如何设计损失函数来惩罚几何错误与语义边界的不匹配。内容还包括场景图（Scene Graphs）的构建，即如何通过识别实体之间的关系（如“椅子在桌子下面”）来构建更高层次的场景理解模型。 第三部分：环境的动态建模与推理 第五章：时间序列中的一致性与追踪 真实世界是动态变化的。本章探讨如何在连续的感知数据流中维持环境模型的一致性。我们将分析运动估计（Motion Estimation）与目标追踪（Object Tracking）的核心算法，区别于简单的数据关联，我们深入研究了如何利用全局一致性约束（Global Consistency Constraints）来优化局部估计的漂移。重点讨论了基于滤波（Filtering）与平滑（Smoothing）的闭环优化技术，例如因子图（Factor Graphs）在同步定位与建图（SLAM）中的应用原理，强调如何通过优化轨迹的全局平滑度来提升环境模型的稳健性。 第六章：不确定性下的决策与规划 最终的应用目标在于环境中的有效交互和决策。本章探讨了如何将前述的几何与语义模型转化为可执行的行动。我们将分析基于概率路线图（Probabilistic Roadmaps, PRM）和快速探索随机树（RRT）等规划算法在复杂环境中的局限性，并介绍如何将场景的不确定性（例如，传感器误差或预测误差）纳入到最优控制（Optimal Control）的框架中。核心内容包括马尔可决策过程（Markov Decision Processes, MDPs）在建模随机环境中的应用，以及如何通过后验概率分布指导路径的安全性与可行性评估。 第七章：高级表征与知识融合 本章展望了超越当前主流方法的未来方向。我们将审视神经辐射场（Neural Radiance Fields, NeRF）等新兴表征形式的内在机制，分析它们在光照建模与视图合成中的独特优势，并探讨如何将这些连续的、基于光场的表征与传统的离散几何结构进行有效地融合。此外，我们还将讨论知识图谱（Knowledge Graphs）在环境理解中的潜力，即如何利用先验知识库来增强对罕见或不完整观测数据的推理能力，实现更深层次的因果关系理解，而非仅仅是模式匹配。 结论 本书的写作目的在于提供一套严谨的理论工具箱，使用户能够从底层数学原理出发，系统地构建起对复杂三维环境的全面、多维度、且具有推理能力的数字模型。它要求读者具备扎实的线性代数和微积分基础，并渴望在计算机视觉、机器人学和数据科学的交叉领域中，构建更具鲁棒性和智能性的感知系统。

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