主要介绍了基于计算机视觉的现代摄影测量关于定位的相关理论和实现方法，其数据处理的理论和方法比传统的理论和方法更加先进、适应性更强。本书共包括11章：第1章绪论，第2章现代摄影测量的数学基础，第3章现代摄影测量的基本约束，第4章空间前方交会，第5章空间后方交会，第6章相机位姿的相对定向，第7章世界坐标的绝对定向，第8章从运动恢复结构，第9章基于已知参照物的相机标定，第10章相机自标定，第11章光束平差。
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目录
前言
上篇 现代摄影测量的背景与理论基础
第1章 绪论 3
第2章 现代摄影测量的数学基础 9
2.1 线性优化与非线性优化问题 9
2.1.1 线性优化问题 9
2.1.2 非线性优化问题 10
2.2 统计理论与方法 11
2.2.1 正态分布概率密度函数的推导 11
2.2.2 参数估计 14
2.2.3 RANSAC算法 17
2.2.4 蒙特卡罗方法 19
2.3 多项式代数 20
2.3.1 抽象代数中的基本概念 20
2.3.2 多项式的求解 21
2.4 线性代数与矩阵论 23
2.4.1 常用的矩阵分解 23
2.4.2 非齐次线性方程组Ax=b的求解 26
2.4.3 齐次线性方程组Ax=0的求解 27
2.4.4 矩阵的广义逆 28
2.4.5 基变换与坐标变换 28
2.4.6 分块矩阵求逆 30
2.5 向量代数与空间解析几何 30
2.5.1 向量代数 30
2.5.2 空间解析几何 34
2.6 射影几何基础 41
2.6.1 射影平面 41
2.6.2 二次曲线与对偶二次曲线 43
2.6.3 二维射影变换 46
2.6.4 三维射影变换 51
2.7 符号运算 55
第3章 现代摄影测量的基本约束 58
3.1 相机投影模型 58
3.1.1 预备知识 58
3.1.2 相机投影模型的详细推导 64
3.1.3 相机投影与反投影 74
3.1.4 消失点和消失线 77
3.2 两视图的对极约束 78
3.2.1 对极约束的推导 78
3.2.2 基本矩阵F的求解方法 91
3.2.3 基于对极约束的像对匹配检验 93
3.2.4 两图像之间的单应关系 95
3.2.5 相机和结构的三维重构 97
3.2.6 图像坐标和世界坐标的归一化处理 100
3.2.7 判断点是否共线或共面的方法 102
3.3 多视图的约束 102
3.3.1 两视图对极约束的张量表示 102
3.3.2 三视图的约束 104
3.3.3 多视图的约束 110
下篇 现代摄影测量空间定位的理论与方法
第4章 空间前方交会 113
4.1 实现空间前方交会的基本思路和方法 113
4.2 像点误差对世界坐标点定位精度的影响 121
第5章 空间后方交会 123
5.1 非线性算法 123
5.2 线性求解算法 126
第6章 相对定向与绝对定向 136
6.1 相机位姿的相对定向 136
6.1.1 相机内参数已知条件下的相对定向 137
6.1.2 相机内参数未知条件下的相对定向 144
6.2 世界坐标的绝对定向 146
第7章 从运动恢复结构 149
第8章 基于已知参照物的相机标定 153
8.1 基于三维标定场的相机标定 153
8.2 基于二维标定场的相机标定 157
8.3 基于虚圆点的相机标定 163
8.4 基于消失点和消失线的相机标定 165
8.4.1 基于消失点的相机标定 165
8.4.2 基于消失线的相机标定 165
第9章 相机自标定 167
9.1 相机自标定的基本理论 167
9.2 基于绝对对偶二次曲面的相机自标定 172
9.3 基于Kruppa方程的相机自标定 173
9.4 分层相机自标定 175
9.5 特殊情形的自标定 178
9.5.1 基于纯旋转运动的相机自标定 178
9.5.2 基于平面场景的相机自标定 179
第10章 光束平差 181
10.1 无约束条件的光束平差 182
10.2 带约束条件的光束平差 186
参考文献 191
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