• 智能视觉图像形成 3.1

  除了由矩阵 K 描述的线性畸变外，如果相机具有较宽的视场，那么我们通常会遇到沿径向的明显畸变。

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• 智能视觉图像形成 3.0

  正如我们前面说过的，在满足针孔相机模型和朗伯发光体的假设下，如果知道空间一点如何投影到图像上的一点，那么我们就可以直接根据空间点的发光度求出图像点的照度。

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• 智能视觉图像形成（2）

  透镜、光线和光度学基础

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• 智能视觉图像形成 （1）

  这里我们将讨论关于图像格式处理的简单的数学模型。

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• 智能视觉三维移动空间的表达方法（5）

  本节涉及到一个 3D 视觉中的普遍性问题，即当相机移动时，我们如何描述空间一点的坐标和速度变换。

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• 智能视觉三维移动空间的表达方法（4）

  现在让我们不仅仅只考虑转动，而是考虑一个一般性的刚体运动，它既包含旋转，也包含平移。

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• 智能视觉三维移动空间的表达方法（3）

  想象一个刚体绕固定点 旋转。

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• 智能视觉三维移动空间的表达方法（2）

  让我们考虑一个物体从相机的面前经过。为了描述这种运动过程，原理上，人们必须确定物体上每一个点的轨迹，比如，确定每一个点随时间变化的坐标值 X(t)。好在，如果物体是刚性的，那么我们就无需知道每一个点的运动。

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• 智能视觉三维移动空间表达方法（1）

  三维（3D）与二维空间（2D）之间的几何关系事关两类基本知识集合之间的变换，一类集合是欧氏空间的运动，亦称为刚体运动，它描述了相机的相对运动，另一类集合是透视投影过程，它描述了影像形成的过程。

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