An Invitation to 3-D Vision

出版者:Springer

作者:Yi Ma

页数:546

出版时间:2003-11-14

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780387008936

丛书系列:Interdisciplinary Applied Mathematics

具体描述

This book introduces the geometry of 3-D vision, that is, the reconstruction of 3-D models of objects from a collection of 2-D images. It details the classic theory of two view geometry and shows that a more proper tool for studying the geometry of multiple views is the so-called rank consideration of the multiple view matrix. It also develops practical reconstruction algorithms and discusses possible extensions of the theory.

读后感

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用户评价

从另一个侧面来看，这本书在跨学科融合方面做得非常出色。三维视觉的未来必然是与机器人学、增强现实（AR）以及深度学习紧密结合的。这本书虽然核心是几何和概率，但它在高阶章节中，对传感器模型的理解和融合有着非常前瞻性的讨论。它详尽地分析了激光雷达（LiDAR）点云的特性，以及与基于相机的深度估计结果进行融合时的系统误差来源和校准方法，这对于开发Lidar-Camera融合系统至关重要。此外，它还引入了基于学习的深度估计方法的一些基础概念，但它的处理方式非常高明——它没有深入到复杂的神经网络结构细节，而是从几何约束的角度去审视深度学习模型的“合理性”。例如，它讨论了如何将已知的几何先验知识（如平面约束或刚体运动约束）嵌入到神经网络的损失函数中，以提高学习到的深度图的几何精度。这种将经典理论与新兴技术有机结合的视角，使得这本书的生命力远超一般教材，即便是几年后，其核心的几何基础依然坚如磐石。

当我真正沉下心来阅读这本书时，我最大的感受是它在处理“不确定性”和“鲁棒性”方面的深刻洞察力。现代三维重建无处不在的噪声和遮挡问题，常常是教科书避而不谈的“理想化”陷阱。然而，这本书非常坦诚地面对了这些挑战。它花了相当大的篇幅去讨论概率建模，尤其是高斯-牛顿法在求解非线性最小二乘问题时的局限性，以及如何通过更精巧的优化策略来提高解的稳定性。例如，在讨论SLAM（同步定位与地图构建）时，它没有简单地堆砌最新的后端优化算法，而是回溯到卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波的原理，并清晰地阐述了为什么在大型、非线性系统中，基于图优化的方法（Graph-based Optimization）成为了主流。这种历史观和技术演进的梳理，极大地帮助我理解了为什么某些技术在特定场景下表现优异，而另一些则迅速被淘汰。书中对于特征点匹配中异常值（Outlier）的处理，如RANSAC算法的变种及其统计学基础，也讲解得非常透彻，体现了作者对实际工程问题的深厚理解。它教会我的不是“如何使用某个库函数”，而是“如何设计一个能够在真实世界中稳定运行的三维感知系统”。

这本书的封面设计着实吸引人眼球，那种深邃的蓝色调配合着复杂的几何图形，立刻让人联想到高精度的空间重建和三维感知领域。我是在为我的研究生课程寻找一本全面、深入的教材时偶然发现它的。初翻几页，便被作者对基础理论的严谨阐述所折服。它不像市面上那些过于侧重应用而牺牲理论深度的书籍，而是花了大量篇幅去铺陈线性代数、微分几何在计算机视觉中的基础作用，特别是关于对极几何和单应性的讲解，简直可以作为独立的参考手册来阅读。那些复杂的矩阵运算和坐标变换，被作者用清晰的图示和循序渐进的推导一一拆解，即便是初次接触这些概念的读者，也能较快地建立起扎实的数学直觉。尤其是关于多视图几何的章节，它不仅涵盖了传统的解析方法，还巧妙地引入了现代优化理论的视角，比如Bundle Adjustment的数学原理，那种对理论体系的完整构建，让我对后续的学习充满了信心。这本书的排版也相当精良，公式和插图的比例拿捏得恰到好处，阅读起来不会感到视觉疲劳，这在动辄数百页的专业技术书籍中，实属难得。它不仅仅是一本工具书，更像是一次对三维世界几何本质的深度探索之旅。

这本书的叙事风格非常独特，它有一种学者特有的冷静和对细节的偏执，但又并非枯燥乏味。作者似乎总能找到一个绝佳的切入点，将看似分离的两个概念巧妙地联系起来。我印象最深的是它将色彩恒常性（Color Constancy）与深度估计的某些迭代过程联系起来的段落，虽然这不是一个常见的组合，但作者的论证逻辑是如此严密，以至于让人豁然开朗，体会到三维视觉作为一个统一学科的美感。对于编程实践者而言，这本书提供了极佳的理论支撑，但它绝不会直接给出OpenCV或PCL的代码片段，这一点我非常欣赏。它更像是一份蓝图，迫使读者必须自己动手，从最基本的矩阵运算开始，逐步搭建起自己的三维重构流水线。这种“授人以渔”的方式，无疑增加了学习的难度，但带来的知识的内化程度是任何直接提供代码示例的书籍都无法比拟的。读完某一章后，我总有一种冲动，立刻打开MATLAB或Python，用最纯粹的数学语言去验证作者的每一个推导，这种主动探索的过程，比被动接受知识要高效得多。

说实话，这本书的阅读体验并非全程轻松愉悦，它对读者的背景知识有较高的要求。如果你只是想快速了解三维重建的“应用效果”，这本书可能会让你感到沮丧，因为它会不断地要求你回顾线性代数中的特征值分解、矩阵求逆的细节，或者概率论中贝叶斯推断的步骤。但正是这种“不妥协”的态度，造就了其极高的学术价值。我个人认为，这本书最适合那些已经具备一定编程和基础数学背景，希望深入理解三维视觉底层机制的研究人员或资深工程师。它不是一本速成手册，而更像是一份需要反复研读、时常查阅的案头宝典。我常常在完成一个复杂的实验后，再回过头来看书中的某个公式，会产生一种“原来如此”的顿悟感。它构建了一个坚实而完美的理论框架，让所有看似零散的算法点汇聚成一个有机的整体。对于任何想在这个领域做出创新性工作的人来说，这本书提供的基础深度是无可替代的财富。

确实给力啊。。而且作者还是中国人

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谢谢，我的课题O了！

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相比与MVG，这本书的内容更加贴近立体视觉的知识、算法，而少了一些数学，读起来更加顺畅。