Incluye índice

Este libro de texto ofrece una vista estadística de la geometría del análisis de múltiples vistas, necesaria para la calibración y orientación de la cámara y para la reconstrucción geométrica de escenas basada en características de imágenes geométricas. Los autores tienen experiencia en geodesia y también una larga experiencia en desarrollo e investigación en visión artificial, y este es el primer libro en presentar un enfoque conjunto desde los campos convergentes de la fotogrametría y la visión por computadora.

La Parte I del libro proporciona una introducción a la teoría de la estimación, que abarca aspectos como la estimación bayesiana, los componentes de varianza y la estimación secuencial, con un enfoque en los diagnósticos estadísticamente sólidos de los resultados de estimación esenciales en la metrología de la visión. La Parte II proporciona herramientas para el razonamiento geométrico 2D y 3D utilizando la geometría proyectiva. Esto incluye geometría proyectiva orientada y herramientas para la estimación y prueba estadísticamente óptimas de entidades geométricas y transformaciones y sus relaciones, herramientas que son útiles también en el contexto de un razonamiento incierto en nubes de puntos. La Parte III está dedicada a modelar la geometría de cámaras individuales y múltiples, abordando la calibración y la orientación, incluida la evaluación estadística y la reconstrucción de las características y superficies de escena correspondientes en función de las características geométricas de la imagen. Los autores proporcionan algoritmos para diversos problemas de computación geométrica en metrología de visión, junto con justificaciones matemáticas y análisis estadístico, lo que permite evaluaciones exhaustivas. Los capítulos son independientes con numerosas figuras y ejercicios, y están respaldados por un apéndice que explica la notación matemática básica y un índice detallado.

El libro puede servir como base para cursos de pregrado y posgrado en fotogrametría, visión artificial y gráficos por computadora. También es apropiado para investigadores, ingenieros y desarrolladores de software en las industrias de fotogrametría y SIG, en particular los que trabajan con métodos geométricos de visión por computadora basados ​​en estadísticas.