Image-Based Modeling

基于图像的建模（Image-Based Modeling）是一种三维重建技术，它通过分析和处理一系列二维图像来构建三维模型。这种方法在计算机视觉领域有着广泛的应用，尤其是在自主机器人导航、工业视觉、消费级数字娱乐等方面。图像建模不仅仅涉及到从图片中重建三维点云，更关键的是需要对这些点云进行详细且精确的表示，这种表示形式往往依赖于具体物体的特性。 本书《Image-Based Modeling》由Long Quan编写，他是该领域的开拓者和资深研究人员。在他的书中，展示了从图像中建模头发、树木和建筑物等物体的卓越成果，这可能是目前见过的最好的例子之一。这些成果归功于Long Quan及其同事近年来的跨学科努力。他们认识到目前还无法设计出一种能够完全通用地表示任意对象的方法，因此他们开发了一种创新的方法论，该方法论结合了计算机视觉和数据驱动的技术。 长权（Long Quan）教授在书中可能介绍了一种新的建模方法，该方法能够利用计算机视觉从图像中提取的信息来构建三维模型。这可能包括使用特征点检测、图像匹配、三维点云生成和表面重建等技术。此外，书中可能还讨论了如何处理不同类型的对象（如头发、树木和建筑物）的建模问题，因为每种对象都有其独特的几何和视觉特性，需要不同的建模策略。 从给出的部分内容中，我们可以看到该书也包含了图像建模技术的前沿研究和一些开创性的成果。书中可能包含了对如何精确表示各种复杂结构物体的讨论，并且介绍了作者和他的团队如何通过跨学科合作来解决这一挑战。这些内容可能涵盖了数学建模、计算机图形学、图像处理、机器学习等多个领域的知识。 由于部分内容是通过OCR扫描得到的，可能包含了文字识别错误。不过，根据上下文理解，可以推测该书是由Springer出版社出版，且强调了版权保护，未经出版社书面许可不得翻译或复制部分内容。此外，书籍的ISBN和DOI编号也被提供，表明了该书有标准的国际出版编号，便于学术界引用和检索。 图像建模是一项重要的技术，它对获取物体和场景的三维模型至关重要，具有广泛的应用前景。本书深入探讨了这一技术，并通过实际案例展示了图像建模的最新进展和挑战。通过阅读本书，读者将能够更好地理解图像建模的基本原理、技术挑战以及可能的解决方案。对于那些希望在三维计算机视觉领域进行深入研究的学者和专业人员，这本书是一个宝贵的资源。