Published by Pearson (January 23, 2015) © 2015

David Forsyth | Jean Ponce
    VitalSource eTextbook (12 months access)
    €40,99
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    ISBN-13: 9781292014081R365

    Computer Vision: A Modern Approach ,2nd edition

    Language: English

    I IMAGE FORMATION 1
    1 Geometric Camera Models 3
    1.1 Image Formation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
    1.1.1 Pinhole Perspective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
    1.1.2 Weak Perspective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
    1.1.3 Cameras with Lenses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
    1.1.4 The Human Eye . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12
    1.2 Intrinsic and Extrinsic Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
    1.2.1 Rigid Transformations and Homogeneous Coordinates . . . . 14
    1.2.2 Intrinsic Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16
    1.2.3 Extrinsic Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
    1.2.4 Perspective Projection Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . 19
    1.2.5 Weak-Perspective Projection Matrices . . . . . . . . . . . . . 20
    1.3 Geometric Camera Calibration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
    1.3.1 ALinear Approach to Camera Calibration . . . . . . . . . . . 23
    1.3.2 ANonlinear Approach to Camera Calibration . . . . . . . . . 27
    1.4 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
    2 Light and Shading 32
    2.1 Modelling Pixel Brightness . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32
    2.1.1 Reflection at Surfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
    2.1.2 Sources and Their Effects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34
    2.1.3 The Lambertian+Specular Model . . . . . . . . . . . . . . . . 36
    2.1.4 Area Sources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
    2.2 Inference from Shading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
    2.2.1 Radiometric Calibration and High Dynamic Range Images . . 38
    2.2.2 The Shape of Specularities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40
    2.2.3 Inferring Lightness and Illumination . . . . . . . . . . . . . . 43
    2.2.4 Photometric Stereo: Shape from Multiple Shaded Images . . 46
    2.3 Modelling Interreflection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52
    2.3.1 The Illumination at a Patch Due to an Area Source . . . . . 52
    2.3.2 Radiosity and Exitance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
    2.3.3 An Interreflection Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55
    2.3.4 Qualitative Properties of Interreflections . . . . . . . . . . . . 56
    2.4 Shape from One Shaded Image . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
    2.5 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61
    3 Color 68
    3.1 Human Color Perception . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
    3.1.1 Color Matching . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68
    3.1.2 Color Receptors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71
    3.2 The Physics of Color . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
    3.2.1 The Color of Light Sources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
    3.2.2 The Color of Surfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76
    3.3 Representing Color . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
    3.3.1 Linear Color Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77
    3.3.2 Non-linear Color Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83
    3.4 AModel of Image Color . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86
    3.4.1 The Diffuse Term . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88
    3.4.2 The Specular Term . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
    3.5 Inference from Color . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
    3.5.1 Finding Specularities Using Color . . . . . . . . . . . . . . . 90
    3.5.2 Shadow Removal Using Color . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92
    3.5.3 Color Constancy: Surface Color from Image Color . . . . . . 95
    3.6 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99
    II EARLY VISION: JUST ONE IMAGE 105
    4 Linear Filter