计算机视觉基础：光度测量与阴影着色

"该资源是一本关于计算机视觉的英文书籍，涵盖了图像形成、光照与阴影、颜色、图像特征以及概率理论等基础知识。" 在计算机视觉领域，这本书首先深入介绍了图像形成的物理过程。第一部分“图像形成”中，作者讨论了光在空间中的传播，包括透视缩短、立体角和辐射度等概念。接着，讲解了表面如何反射光线，简化的假设如BRDF（双向反射分布函数）被用来描述这一现象。书中特别提到了几种特殊表面类型，如辐射度、方向性半球形反射率、漫射表面（Lambertian surfaces）和镜面反射。此外，还讨论了结合这两种反射模型的光照模型。 第二部分“光源、阴影和着色”探讨了光源的辐射特性，以及它们对场景的影响。区分了点光源、线光源和面积光源，分析了它们产生的阴影效果。局部着色模型，如针对点光源的模型，以及区域光源和其阴影，还有环境光照的处理，都得到了详细介绍。此外，书中提到了全局着色模型，如互反射模型，以及如何通过求解辐射度来实现它。 第三部分“颜色”涉及色彩的物理原理，包括色光的辐射量度、表面色彩和光源色彩。人类的色彩感知机制，如色匹配和色彩感受器，也进行了讲解。书中介绍了不同的色彩空间，包括线性和非线性的，并探讨了空间和时间色彩效应。此外，应用部分讲述了如何从图像中识别镜面高光，并讨论了如何从图像色彩推断表面颜色。 接下来，书中的第四部分“几何图像特征”涉及微分几何元素，如曲线和曲面，以及轮廓几何，包括遮挡轮廓、图像轮廓的尖点和拐点，以及Koenderink的定理。第五部分“解析图像特征”讲解了几何相机参数，如内在和外在参数，以及相机校准方法，包括线性方法、考虑径向畸变的方法和使用直线进行校准。 第六部分是概率的介绍，涵盖离散和连续空间的概率，随机变量及其联合分布，期望值和概率密度函数。标准分布如正态分布也进行了讨论，并介绍了最大似然原则和贝叶斯推理。 这本书全面地介绍了计算机视觉的基本概念和技术，从光线的物理性质到图像的颜色建模，再到概率论在图像分析中的应用，是学习和研究计算机视觉领域的宝贵资源。