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出版者:机械工业出版社

作者:张晓东

出品人:

页数:328

译者:

出版时间:2015-4

价格:63.00

装帧:平装

isbn号码:9787111496281

丛书系列:

图书标签:

• 可视化
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• 图形学

《三维视觉计算的原理与实践》 本书深入探讨了三维视觉计算的核心概念、算法以及在实际应用中的实现方法。内容涵盖了从基础的三维几何表示到复杂的场景重建和交互式可视化，旨在为读者构建一个扎实而全面的三维视觉计算知识体系。 第一部分：三维几何表示与处理 点云数据（Point Cloud Data）: 点云的定义、特点与优势，在三维扫描、机器人导航、环境感知等领域的应用。 点云的获取方法：激光雷达（LiDAR）、结构光、深度相机等。 点云的预处理技术：去噪（如PCL库中的Statistical Outlier Removal, Radius Outlier Removal）、下采样（如Voxel Grid, Random Sampling）、法线估计（如SAC-IA, Normal Estimation）。 点云的分割与聚类：RANSAC算法用于平面提取、DBSCAN用于基于密度的聚类、欧几里得聚类用于识别离散物体。 点云的配准（Registration）：点对点ICP（Iterative Closest Point）、点对平面ICP、Generalized ICP及其在物体识别、位姿估计中的应用。 点云的曲面重建：Delaunay三角化、Alpha Shape、Poisson Surface Reconstruction等算法，用于从离散点生成光滑的连续曲面。 网格模型（Mesh Models）: 多边形网格（Polygon Mesh）的结构：顶点、边、面、法线、纹理坐标等。 网格的表示：Half-Edge、Winged-Edge等数据结构，及其在网格遍历和编辑中的优势。 网格的生成：Marching Cubes算法用于基于体素数据的表面提取，A-Mesh用于基于点云的无损网格生成。 网格的简化（Simplification）：Quadric Error Metrics、Edge Collapse等技术，用于减少模型面数，提高渲染效率。 网格的平滑（Smoothing）：Laplacian Smoothing、Taubin Smoothing等，用于消除网格噪声或实现形状变形。 网格的细分（Subdivision）：Loop Subdivision、Catmull-Clark Subdivision等，用于增加网格细节。 网格的参数化（Parameterization）与纹理映射：UV展开、纹理合成与应用。 体素表示（Voxel Representation）: 体素（Voxel）的概念及其在三维空间中的离散化。 体素栅格（Voxel Grid）的构建与存储。 体素数据在医学成像（CT、MRI）、碰撞检测、3D打印切片等领域的应用。 体素的查询、修改与遍历操作。 第二部分：三维视觉计算算法与技术 相机模型与标定（Camera Model and Calibration）: 针孔相机模型（Pinhole Camera Model）的几何原理。 相机内外参数的定义与意义。 相机标定方法：棋盘格标定法、自标定法，以及标定精度评估。 畸变模型（Distortion Models）：径向畸变、切向畸变及其校正。 多视图几何（Multi-View Geometry）: 对极几何（Epipolar Geometry）：本征矩阵（Essential Matrix）与基础矩阵（Fundamental Matrix）的概念、求解与应用。 立体视觉（Stereo Vision）：双目相机的几何关系、视差计算（Disparity Calculation）、稠密匹配算法（如Semi-Global Matching - SGM）及其在深度估计中的应用。 多视图立体匹配（Multi-View Stereo - MVS）：从多个视点恢复场景的三维几何信息。 Structure from Motion (SfM)：通过一系列二维图像恢复相机运动轨迹与场景三维结构。 三维重建（3D Reconstruction）: 基于单目相机的深度估计（Monocular Depth Estimation）：学习模型（如CNN）用于预测深度图。 基于深度相机的重建：RGB-D相机（如Kinect）的深度信息整合。 场景流（Scene Flow）估计：同时估计场景中点的三维运动和形状变化。 高级渲染技术（Advanced Rendering Techniques）: 光线追踪（Ray Tracing）与路径追踪（Path Tracing）的基本原理。 光栅化（Rasterization）流程与硬件加速。 全局光照（Global Illumination）模型：辐射度（Radiosity）、基于图像的光照（Image-Based Lighting - IBL）。 着色模型（Shading Models）：Phong、Blinn-Phong、Physically Based Rendering (PBR) 等。 后处理（Post-processing）效果：屏幕空间环境光遮蔽（SSAO）、景深（Depth of Field）、运动模糊（Motion Blur）等。 交互式可视化（Interactive Visualization）: 用户界面（UI）设计与事件处理。 模型变换（Transformation）：平移、旋转、缩放。 相机控制（Camera Control）：轨道控制、第一人称视角。 数据探索与分析工具：切片、测量、剖面图。 第三部分：应用案例与实战 机器人视觉与导航: SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）、避障、物体识别与抓取。 增强现实（Augmented Reality - AR）与虚拟现实（Virtual Reality - VR）: 环境理解、对象跟踪、虚拟内容渲染与叠加。 医学影像可视化: CT、MRI数据处理、三维重建与手术模拟。 工业设计与制造: CAD模型导入与处理、虚拟装配、质量检测。 游戏开发与影视制作: 场景建模、角色动画、特效合成。 本书通过理论讲解、算法分析和实践指导相结合的方式，帮助读者掌握三维视觉计算的核心技术，并能将其应用于解决实际工程问题。书中提供的代码示例和概念图有助于读者更直观地理解复杂算法。

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说实话，拿到《VTK图形图像开发进阶》这本书的时候，内心是充满期待的。我一直在VTK领域摸索，虽然掌握了一些基础的应用，但总觉得在核心技术上有所欠缺。《VTK图形图像开发进阶》这个书名，正是我所需要的。我希望这本书能够带我深入了解VTK的事件处理机制，理解其面向对象的设计哲学，以及如何通过自定义vtkObject来扩展VTK的功能。在图形渲染方面，我渴望知道VTK是如何实现高效的几何体渲染，如何处理纹理映射，以及如何利用OpenGL或其他图形API的特性来提升渲染质量和性能。对于图像处理，书中是否会详细介绍VTK提供的各种滤波器，比如卷积、形态学操作、分割算法等，并深入讲解它们的数学原理和在VTK中的实现方式？我特别关注如何将这些图像处理技术与3D可视化结合起来，实现例如医学影像的后处理和分析等应用。这本书，如果能提供一些关于VTK性能优化的实用技巧，比如如何减少内存占用，如何选择合适的数据结构，以及如何编写高效的VTK代码，那将对我非常有帮助。我期待它能成为我技术提升路上的指路明灯。

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捧着《VTK图形图像开发进阶》这本厚重的书，我的思绪就已经开始遨游在3D图形的浩瀚宇宙。我一直认为，要真正掌握一个强大的图形库，就必须理解其背后的设计思想和核心算法。《VTK图形图像开发进阶》这个书名，无疑正中我的下怀。我非常希望书中能够深入剖析VTK的场景图（Scene Graph）管理机制，它是如何组织和渲染复杂的3D场景的。同时，对于VTK的数据流（Data Pipeline）模型，我也迫切想了解其内部运作原理，以及如何通过精巧的数据管道设计来优化计算效率。在实际应用层面，我希望看到一些关于复杂模型加载和处理的先进技术，例如大规模点云数据的可视化、Mesh的优化和修复，以及如何实现高质量的表面和体绘制。当然，对于图像处理，我也期望书中能提供更多关于高级滤波、特征提取、图像分割以及3D图像重建等方面的深入讲解。如果书中还能涉及到一些关于VTK与其他库（如OpenCV、ITK）的集成，或者在特定领域（如科学可视化、医学影像、计算机辅助设计）的应用案例，那就更完美了。这本书，注定是我VTK学习旅程中的一次重要升级。

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《VTK图形图像开发进阶》，这个名字本身就充满了力量，仿佛预示着一场技术上的蜕变。我一直深耕于计算机图形学领域，VTK是我不可或缺的工具之一，但总觉得对它的理解还停留在“会用”的层面，而这本书，恰恰是我想从“会用”迈向“精通”的桥梁。我期待书中能够深入讲解VTK的渲染器（Renderer）和摄像机（Camera）的工作原理，以及如何通过调整参数来实现各种高级的视觉效果。对于材质和光照模型，我也希望能有更深刻的认识，理解VTK是如何模拟真实世界的光影效果的。在图像处理方面，我更关注VTK在高级图像分析和处理算法上的应用，比如如何利用VTK来实现复杂的图像分割、特征匹配、目标跟踪，甚至是在实时图像处理中的应用。另外，我一直对VTK的跨平台特性非常欣赏，这本书是否会探讨如何在不同操作系统和硬件环境下优化VTK应用的性能，以及如何进行高效的并行计算和GPU加速？我更希望能够看到一些关于VTK在实际工程项目中，如何解决复杂问题、实现高性能可视化和图像处理的案例分析。这本书，将是我技术视野的一次全新拓展。

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哇，终于拿到这本书了！《VTK图形图像开发进阶》，光看书名就让人激动不已。我一直对3D图形和图像处理领域充满热情，VTK作为这个领域的佼佼者，一直是我心目中的圣杯。手里捧着这本书，感觉就像握住了通往更深层次探索的钥匙。从书名来看，它显然不是那种入门级的科普读物，而是直指核心，聚焦于那些真正能够让开发者在VTK世界里“进阶”的技术和理念。我特别期待书中能够详细解析VTK的内部架构，比如它如何管理复杂的场景图，数据流是如何在不同的vtkAlgorithm之间传递的，还有那些隐藏在API背后的高效渲染管线。是不是会有关于并行计算、GPU加速在VTK中的深度应用？比如如何利用CUDA或者OpenCL来优化渲染性能，处理大规模数据集时有哪些高级技巧？当然，对于图像处理，VTK强大的滤波、分割、可视化工具集也是我非常关注的。希望书中能深入讲解这些模块的原理，并提供一些实用的开发案例，能够让我学到如何在实际项目中构建复杂、高效的图形图像应用。我甚至可以想象，书中可能还会涉及一些前沿的研究方向，比如实时渲染、体绘制的高级技术，或者与机器学习、AR/VR的结合。这本书的出版，无疑为我这样渴望在VTK领域深入钻研的开发者们提供了一份宝贵的宝藏。

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这本书，让我眼前一亮。我一直在寻找一本能够真正帮助我理解VTK底层原理的书籍，而不是仅仅停留在API的调用层面。《VTK图形图像开发进阶》这个名字，就准确地抓住了我的需求。我期待它能够深入探讨VTK的渲染管线，从几何图形的生成，到光照、材质的计算，再到最终像素的输出，每一个环节都希望能得到详尽的解释。特别是关于着色器（Shader）的编写和VTK如何集成自定义着色器，这对我来说是至关重要的。另外，我对VTK在处理大型、复杂数据集方面的能力一直非常好奇。书中是否会涉及到如何优化数据加载和存储，如何有效地进行数据剔除和LOD（Level of Detail）技术，以及如何利用VTK的并行处理能力来应对海量数据的可视化挑战？我猜想，书中还会针对一些经典的图形学算法，比如曲面重构、体绘制、流线可视化等，提供在VTK中的高级实现方案。这些都是我目前在实际项目中遇到的瓶颈，如果能从中找到突破口，那将是莫大的收获。这本书，不仅仅是一本技术手册，更像是一位经验丰富的导师，能够引领我走出迷茫，攀登VTK技术的更高峰。

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绝大部分来自VTK User Guide，写的还算通俗易懂

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从东灵工作室的博客整理而来，伴随了我的硕士研究生生涯

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从东灵工作室的博客整理而来，伴随了我的硕士研究生生涯

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绝大部分来自VTK User Guide，写的还算通俗易懂

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毕设要用、写的还不错、但算是入门