四元数摄影测量定位理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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江刚武 著

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• 四元数
• 摄影测量
• 定位
• 理论
• 方法
• 计算机视觉
• 三维重建
• 姿态估计
• 导航
• 机器人

店铺： 欣欣佳和图书专营店

出版社： 科学出版社有限责任公司

ISBN：9787030492579

商品编码：26740052259

包装：平装

出版时间：2017-12-01

基本信息

书名：四元数摄影测量定位理论与方法

定价：98.00元

作者：江刚武

出版社：科学出版社有限责任公司

出版日期：2017-12-01

ISBN：9787030492579

字数：

页码：

版次：31

装帧：平装

开本：

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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内容提要

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本书主要介绍四元数基本理论及其在摄影测量定位中的应用技术与方法。内容包括与平移和旋转密切相关的若干数学预备知识、四元数代数基本理论、基于四元数的经典摄影测量定位理论体系、空间后方交会抗差估计理论和方法、四元数外方位元素建模、基于四元数的高分辨率卫星遥感影像成像几何模型及其求解、星历姿态数据支持的四元数集成传感器定向、基于四元数的遥感影像立体定位和多传感器卫星影像四元数区域网平差。

目录

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作者介绍

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文摘

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序言

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好的，这是一份关于《四元数摄影测量定位理论与方法》这本书的简介，内容旨在详细介绍其他图书可能涵盖的、与摄影测量、定位、四元数等主题相关的知识领域，但不涉及该书本身的具体内容： --- 图书简介：空间感知、几何计算与数据融合的深度探索 一、 经典测绘学与现代地理信息系统基础 本书系一套旨在全面梳理测绘科学核心概念与前沿技术应用的综合性著作。它首先从大地测量学的基本原理入手，深入探讨了地球的几何形状、重力场模型及其在精确测量中的应用。内容涵盖了传统的三角网布设、水准测量以及现代的GNSS（全球导航卫星系统）技术。读者将系统了解坐标系转换、基准面建立的理论框架，以及如何利用这些基础知识进行区域尺度的地形测绘和地籍管理。 随后，本书将重点转向地理信息系统（GIS）的构建与应用。这一部分详细阐述了空间数据模型（如矢量模型与栅格模型）、空间数据库管理的关键技术，以及空间分析的基础算法，如缓冲区分析、叠加分析和表面模型（DEM/DSM）的生成与应用。特别值得一提的是，本书对地理空间数据标准的演进和互操作性问题进行了深入剖析，为构建大规模、高效率的地理信息基础设施提供了理论和实践指导。 二、 图像几何学与传感器模型精讲 在对空间基础建立理解之后，本书将焦点集中于遥感成像的几何原理。这部分内容是理解任何基于图像的定位与重建技术的前提。书中详细解析了不同类型成像传感器（如数字相机、线阵扫描仪、星载合成孔径雷达SAR）的成像几何模型。 核心部分是对共线性方程组、方位线束（Bundle Adjustment）理论的详尽论述。读者将学习如何从物理光学原理出发，推导出相机内外方位元素，并理解这些元素如何精确地将像点坐标与其对应的地面空间坐标相关联。此外，书中对几何畸变校正技术进行了系统总结，包括镜头畸变模型（如径向、切向畸变）的建立与参数标定方法，确保了从原始图像到精确地理坐标转换的可靠性。 三、 高级定位技术：GNSS、惯性导航与融合滤波 现代定位不再依赖单一技术，本书花费大量篇幅介绍多源异构传感器数据的集成与融合。在GNSS部分，本书不仅介绍了静态和动态差分定位（DGPS/RTK）的原理，还深入探讨了载波相位观测值的模糊度固定、精密单点定位（PPP）的收敛机制及其在高精度工程中的应用挑战。 针对惯性导航系统（INS），本书详细阐述了加速度计和陀螺仪的工作原理、误差源分析以及误差模型的建立。重点内容包括姿态解算的关键算法，如欧拉角、旋转矩阵的推导与应用。 至关重要的是，本书系统介绍了多源数据融合的理论框架，特别是卡尔曼滤波（Kalman Filter）及其扩展形式（EKF、UKF）在状态估计中的应用。读者将学习如何设计滤波器，有效融合GNSS的高精度绝对定位信息与INS的高频相对运动信息，从而实现连续、可靠、高精度的动态定位与导航。 四、 计算机视觉中的三维重建与场景理解 本书的另一大特色是跨越传统测绘边界，深入到计算机视觉领域的前沿技术。它全面覆盖了从二维图像序列到三维模型重建的全过程。内容包括但不限于： 1. 特征提取与匹配： 详述了SIFT、SURF等经典特征点提取算法，以及基于深度学习的特征表示方法，为后续的结构恢复提供稳定的对应点。 2. 运动恢复结构（SfM）： 详细阐述了如何通过稀疏重建确定相机的相对位置与姿态，并引入了鲁棒的全局平差优化方法。 3. 密集匹配与网格生成： 重点介绍了立体匹配算法，包括半全局匹配（SGM）和深度学习驱动的深度估计网络，用以生成高精度的深度图和点云数据。 4. 点云处理与语义分割： 阐述了点云数据的去噪、配准、简化技术，以及如何利用分类算法对点云数据进行语义理解，实现对复杂场景（如城市建筑、自然地貌）的自动化建模。 五、 大数据处理与模型验证 在数据处理层面，本书关注于如何处理海量空间数据。内容涵盖了大规模点云数据的高效存储结构（如八叉树、KD-tree），以及并行计算框架在处理大规模几何优化问题中的实践。 此外，本书对测量精度和模型可靠性的验证给予了高度重视。它详细讨论了误差的传播规律、精度指标的统计学定义（如中误差、均方根误差），并介绍了模型拟合优度检验的标准方法，确保所有基于模型得到的定位和重建结果都具有可信的精度保证。 通过对上述各个领域的系统阐述，本书旨在为测绘工程师、地理信息科学家、机器人技术研究人员以及从事三维建模和虚拟现实开发的专业人士，提供一套坚实的理论基础和前沿的方法论工具箱。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容深度和广度都令人印象深刻，它系统地梳理了从理论基石到复杂系统的演进过程，展现了一种宏大的学术视野。我特别对书中关于误差分析和补偿机制的章节产生了浓厚的兴趣。作者非常细致地剖析了各种误差源，从仪器本身的系统误差到环境因素的随机干扰，都有详尽的数学描述。然而，在实际应用层面上，我发现书中的具体软件实现或工具链介绍相对缺乏。比如，如果能提供一些主流开源库（如PCL或OpenCV）在实现这些理论模型时的接口范例，或者讨论一下不同硬件平台（GPU/FPGA）对计算效率的影响，那对工程实践者来说，无疑是极大的助力。目前来看，这本书更像是一部为研究生或科研人员准备的理论参考手册，对于希望快速将理论转化为可行产品的工程师而言，中间的“鸿沟”可能需要自己去跨越。

评分☆☆☆☆☆

这本书的封面设计着实吸引人，那种深沉的蓝色调配上金色的标题，立刻给人一种专业、严谨的学术气息。我原本是抱着学习新知识的心态翻开的，期待能在这本书中找到关于现代空间测量技术的前沿洞见。特别是“摄影测量”这个关键词，让我联想到那些利用无人机或卫星影像进行高精度三维建模的尖端技术。然而，在阅读的过程中，我发现书中对基础原理的阐述略显晦涩，对于初学者来说，可能需要花费大量时间去消化那些复杂的数学公式和理论推导。例如，在介绍传感器模型校正的部分，作者似乎更倾向于展示理论的完备性，而非实际操作中的直观感受。我个人更希望看到一些结合具体案例的分析，比如如何处理极端光照条件下的纹理信息，或者在弱纹理区域如何通过算法进行有效的特征匹配。总体来说，这本书的学术价值无疑是高的，但从应用层面来看，如果能增加更多面向工程师和技术人员的实战经验分享，相信会更加受欢迎。

评分☆☆☆☆☆

这本书作为一部专业著作，其内容无疑是具有权威性的，它成功地将看似分离的几个学科领域汇集于一个统一的框架之下进行探讨。我比较关注的是书中对数据融合策略的探讨，尤其是如何在高动态环境下保持定位的连续性和精度。作者的论述逻辑清晰，层层递进，从基础的最小二乘法到卡尔曼滤波的扩展应用，构建了一个完整的知识体系。然而，我注意到书中对“实时性”这个核心需求的关注度似乎不如“精度”那么高。在许多前沿应用中，决策往往需要在毫秒级完成，因此，算法的复杂度与计算资源的消耗是衡量其优劣的关键指标之一。这本书在讨论算法效率时，更多的是从渐进复杂度的角度出发，而对于现代并行计算架构下的实际运行瓶颈和优化策略，提及得不够深入。如果能加入一些关于GPU加速或异构计算在提升定位性能方面应用的案例分析，这本书的实用价值会得到显著提升。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书时，我立刻被它严谨的学术气场所吸引。我主要关注的是其中关于“测量模型”的构建部分，想看看作者是如何处理非线性系统辨识和参数估计问题的。书中的数学推导严密无懈可击，对于理解问题的本质非常有帮助。但坦率地说，阅读体验上存在一些挑战。首先，图示略显单调，很多复杂的几何关系和数据流向需要读者完全依赖文字描述进行想象，如果能增加一些高质量的示意图或流程图，将有助于快速理解复杂的算法结构。其次，对于一些关键术语的引入，作者的处理方式显得有些突兀，仿佛读者已经提前掌握了大量的先验知识。例如，某些特定坐标系转换的介绍，如果能有一个简短的历史背景或应用场景铺垫，读起来会更加顺畅自然。这本书更像是一位资深教授在向同行做学术报告，信息量巨大，但偶尔会忽略掉对新听众的引导。

评分☆☆☆☆☆

这本书的排版和装帧质量确实达到了一个很高的水准，纸张的触感很棒，长时间阅读下来眼睛的疲劳感也减轻了不少，这对于一本偏向理工科的专业书籍来说非常重要。我主要关注的是其中关于“定位”的章节，希望能深入了解当前主流的SLAM（即时定位与地图构建）算法的演进脉络，特别是与惯性导航系统（INS）融合的最新进展。这本书在理论推导上是扎实的，逻辑链条清晰，可以看出作者在学术研究上的深厚功底。不过，我注意到书中的算法描述更偏向于经典的解析解法，对于近年来迅速崛起的基于深度学习的特征提取和数据融合方法着墨不多。这使得本书在反映当前行业最新动态方面，似乎稍微滞后了一步。我期待能看到更多关于神经网络在提高定位鲁棒性和实时性方面应用的讨论，毕竟在实际的自动驾驶或机器人导航场景中，这些新技术的应用已经越来越普遍。