具体描述
This indispensable text introduces the foundations of three-dimensional computer vision and describes recent contributions to the field. Fully revised and updated, this much-anticipated new edition reviews a range of triangulation-based methods, including linear and bundle adjustment based approaches to scene reconstruction and camera calibration, stereo vision, point cloud segmentation, and pose estimation of rigid, articulated, and flexible objects. Also covered are intensity-based techniques that evaluate the pixel grey values in the image to infer three-dimensional scene structure, and point spread function based approaches that exploit the effect of the optical system. The text shows how methods which integrate these concepts are able to increase reconstruction accuracy and robustness, describing applications in industrial quality inspection and metrology, human-robot interaction, and remote sensing.
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用户评价
我过去在学习经典的三维重建算法时，总是感觉理论和实践之间隔着一层厚厚的雾。这本书的出现，很大程度上帮我拨开了这层迷雾。它没有停留在抽象的理论层面，而是花费了大量篇幅去讲解如何将那些复杂的数学模型转化为可执行的代码逻辑。比如，在讨论结构光和激光雷达的原理时，作者不仅解释了光束如何与物体表面交互，更重要的是，他详细剖析了噪声的来源以及如何设计鲁棒的匹配策略来应对现实世界中的各种干扰。我特别喜欢它对“鲁棒性”的探讨，这是工程实践中最核心的考量之一。书里介绍了几种不同的优化框架，从经典的最小二乘法到更前沿的基于图的优化，每一种方法的优缺点、适用场景都被剖析得淋漓尽致。阅读过程中，我时不时会停下来，在脑海中构建一个虚拟的实验环境，思考如果我用这种方法去处理一个特定的室外场景数据，可能会遇到哪些挑战。这种引导性的叙述方式，极大地激发了我主动思考的欲望，让我感觉自己不仅仅是在阅读，而是在进行一场深度的学术对话。
评分这本书的封面设计得很有冲击力，那种深邃的蓝色背景配上一些未来感的几何线条，一下子就抓住了我的眼球。我拿到手的时候，首先关注的就是目录，它清晰地勾勒出了一个宏大的知识版图。从基础的光学原理讲起，作者似乎想为所有读者打下一个坚实的地基，这一点我很欣赏，毕竟没有扎实的基础，后面的高楼大厦就容易摇晃。接着，它深入探讨了图像采集和处理的方方面面，那种对细节的把控，比如不同传感器类型的工作原理，以及如何校准镜头畸变，都写得非常详尽。我记得有一章专门讲了滤波器的选择和应用，从最基础的均值滤波到更复杂的非局部均值，作者不仅给出了数学公式，还配上了大量的实际应用案例，这对于我这种更偏向工程实践的人来说，简直是如获至宝。阅读过程中，我能感受到作者的匠心独运，他似乎在引导我们一步步揭开视觉世界的神秘面纱，而不是简单地罗列技术。这本书的排版也做得不错，图文并茂，关键公式都有单独的标注，阅读体验非常流畅，让人完全沉浸其中，对那些复杂的数学推导也多了几分耐心去消化吸收。
评分坦白说，市面上很多关于这个领域的书籍，往往要么过于侧重于纯粹的数学推导，把人看得云里雾里，要么就是变成了一本浅尝辄止的“速查手册”，缺乏深度。但这本《3D Computer Vision》找到了一个绝佳的平衡点。它的叙事风格非常“老派”且严谨，但又巧妙地穿插了一些现代的视角。比如，当它谈及相机标定这个经典问题时，它没有简单地重复教科书上的内容，而是引入了在移动平台上进行在线标定的挑战和解决方案，这立刻让内容变得鲜活起来，充满了时代感。我尤其欣赏作者在介绍不同算法时，总会追溯到它的历史根源和发展脉络，这让我能够理解为什么某些技术会被选择，以及它们是如何一步步演化至今的。这种历史的纵深感，让学习过程变得更有厚度和意义，不再是孤立地掌握一堆工具，而是理解一个知识体系的形成过程。虽然有些章节的数学深度要求较高，但作者的处理方式是先给出直觉性的解释，再辅以严谨的证明，这种循序渐进的方式大大降低了学习曲线的陡峭程度。
评分这本书在处理“语义”和“几何”的交汇点时展现出了卓越的洞察力。在我看来，真正的三维视觉不仅仅是重建出点云或网格，更重要的是理解这些形状背后的含义。这本书在这方面投入了相当的精力，它不仅仅停留在描述如何获得精确的深度信息，更进一步探讨了如何利用这些几何信息来辅助高级的任务，例如场景理解和自主导航。我发现它对 SLAM（即时定位与地图构建）技术的阐述非常到位，尤其是对回环检测和后端优化的描述，逻辑清晰，层次分明。作者似乎有一种能力，能够把那些看似复杂的、相互耦合的模块，拆解成独立可分析的部分，然后再清晰地展示它们是如何协同工作的。对于那些希望将三维技术应用于机器人或自动驾驶领域的读者来说，这本书提供的框架是无价的。它教会的不是如何“复制”一个结果，而是如何“构建”一个可靠的系统。我感觉自己像是得到了一位经验丰富的工程师手把手的指导，而不是在研读一本冰冷的技术文档。
评分读完此书，我最大的感受是，它为我建立了一个极富弹性的知识框架。这本书的广度令人印象深刻，它涵盖了从传统的光度立体法到最新的基于深度学习的单目深度估计等多个流派，几乎没有明显的知识盲区。这种包罗万象的特性，使得它不仅适合作为一本入门的教材，更适合作为一本长期参考的工具书。每当我遇到一个前沿问题，总能在书中找到相关的基础理论回顾和现有解决方案的比较分析。我欣赏作者在讨论新兴技术（比如神经辐射场 NeRF 相关的基础概念）时所保持的批判性思维，他没有盲目推崇最新的热点，而是将其置于整个三维重建的历史背景下去审视其真正的贡献和局限性。这种平衡的视角，对于我们这些身处快速发展领域的研究者和工程师来说，至关重要。总而言之，这本书的价值在于它提供了一种结构化的、深入的、并且与时俱进的理解三维世界的方法论，而非仅仅是一堆孤立的算法集合。
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