内容简介 三维重建作为计算机视觉的重要研究方向之一，其主要研究内容是从输入的二维图像恢复客观世界三维的表面形状。随着计算机视觉的发展，三维重建理论不断完善，三维重建应用已从最初的机器人视觉导航、工件的校验和质量控制扩展到目前日益流行的人脸识别、视觉监控、虚拟现实、数字图书馆、电子商务等领域。本书以大型机械装备为研究对象，将计算机视觉中的三维重建关键技术应用于大型机械装备视觉测量的过程中。本书主要内容包括视觉测量的现状、摄像机模型的基本理论、特征检测的基本方法、大型机械装备的摄像机标定方法及特征检测方法等。 本书可作为计算机科学与技术专业研究生计算机视觉课程的教材，也可作为三维重建领域研究或开发人员的参考书。 前言 人类感知外界信息，80%以上都是通过视觉得到的。然而，目前计算机还不能像人类一样拥有高效、灵活的视觉系统，但这种愿望正在逐步实现。模拟人类视觉系统的学科被称为计算机视觉。计算机视觉的目的是使计算机通过输入的二维图像，感知外部三维世界中物体的形状、位置、姿态、颜色、运动等信息。 目前，计算机视觉领域的理论框架是由David Marr于20世纪80年代提出的。David Marr认为，从二维图像恢复客观世界三维物体可见表面的几何结构是计算机视觉研究的主要目标之一。香港科技大学权龙教授认为，计算机视觉的核心研究方向是三维重建。目前，三维重建已广泛应用于自动驾驶、虚拟现实（Virtual Reality，VR）、增强现实（Augmented Reality，AR）、视觉测量、裂痕检测、古建筑保护等领域。在计算机视觉领域，三维重建通常需要摄像机标定、对应点匹配和三维结构计算3个步骤，其中摄像机标定和对应点匹配是三维重建中的两个关键问题。本书作者近年来一直致力于三维重建的研究工作，并参与多个国家自然科学基金项目，在摄像机标定、特征检测及匹配方面进行了深入的研究，并取得了…