机器视觉经典进阶：多视角几何学第2版深入解析

资源摘要信息:"《Multiple View Geometry in Computer Vision.2nd Edition》是机器视觉领域内的一本经典教材，适用于对该领域有深入学习需求的研究者和技术人员。这本书深入探讨了计算机视觉中的多视角几何问题，为读者提供了丰富的理论知识和实际应用案例。 机器视觉是计算机科学的一个分支，它涉及使用计算机来解释和理解视觉信息，通常是从数字图像或视频中提取信息。它在工业自动化、安全监控、医疗图像分析、机器人导航等多个领域都有广泛的应用。机器视觉中的多视角几何是理解如何通过不同视角下的图像来重建三维场景和物体结构的重要理论基础。 在本书的第二版中，作者对第一版的内容进行了更新和扩展，包括了最新的研究成果和应用技术。第二版在原有的基础上进一步深化了对于摄像机模型、特征匹配、三维重建、运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）和立体视觉等关键概念的讨论。 书中涉及的主题包括但不限于： 1. 摄像机模型和摄像机标定：解释了摄像机成像的基本原理，以及如何通过标定来确定摄像机的内参和外参，这是理解多视角几何的基础。 2. 二维和三维点的位置：详细讨论了如何从不同视角下的二维点坐标推导出三维空间中的位置，以及反过来如何利用三维信息来预测二维图像中的位置。 3. 对极几何和三维重建：介绍对极约束的概念以及如何利用对极几何来计算相机之间的相对位置和方向，是实现三维场景重建的关键步骤。 4. 从运动到结构（SfM）和摄像机运动：讲解了如何从连续图像序列中恢复摄像机的运动轨迹和场景的三维结构，这是当前许多应用（例如自动驾驶车辆中的视觉导航）中的核心算法。 5. 立体视觉：探讨了如何利用双目摄像机捕捉到的图像差异来恢复深度信息，以及如何解决立体匹配中的歧义问题。 6. 光流和运动场：描述了光流的概念，即图像上点的运动模式，以及如何从图像序列中估计这些运动场，用于动态场景分析。 本书还包含了丰富的数学基础和算法推导，要求读者具备一定的线性代数、概率论和优化理论基础。为了帮助理解，书中还配有大量插图和练习题，有助于读者消化和掌握所学内容。 对那些希望深入学习机器视觉领域的专业人士来说，《Multiple View Geometry in Computer Vision.2nd Edition》是一本宝贵的资源，它不仅能够提供理论知识，还能展示如何将理论应用于实际问题解决中。对于研究人员而言，这本书也可以作为前沿研究的参考文献。"