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三維重建技術與實踐(基於NeRF與3DGS)

  • 作者：宗煒//巴·孟克吉爾格力//凌靜//李建宇//許廣新|責編:高婧雅
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111804147
  • 出版日期：2026/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：279
人民幣：RMB 99 元      售價：元
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內容大鋼
    本書旨在為讀者架起一座從三維視覺理論通往神經渲染實戰的橋樑。面對NeRF與3DGS技術陡峭的學習曲線，本書堅持「原理深度」與「工程落地」並重，不僅系統解析了從多視圖幾何到神經隱式表示的演進邏輯，更通過豐富的代碼註解與可視化案例，將複雜的數學推導轉化為可操作的工程實踐。無論你是希望深入理解體渲染奧秘的演算法研究員，還是致力於優化重建流程的開發工程師，都能在本書中找到從入門到進階的完整路徑。
    全書共分為8章。
    第1章綜覽三維重建技術全景，奠定NeRF與3DGS的理論基石。
    第2章與第3章夯實數學與渲染基礎，詳解坐標變換、投影映射與體渲染流水線。
    第4章與第5章深入NeRF核心，從源碼層面剖析位置編碼、分層採樣，並通過NerfStudio平台演示模型訓練與調試的完整閉環。
    第6章聚焦3DGS技術，詳細解讀三維高斯表示、快速可微光柵化及密度控制策略。
    第7章拓展至產業應用，介紹三維模型提取、Blender插件開發與交互渲染技巧。
    第8章則著眼于性能瓶頸，探討跨平台加速與優化策略，助力模型高效部署。
作者介紹
宗煒//巴·孟克吉爾格力//凌靜//李建宇//許廣新|責編:高婧雅
目錄
第1章  三維重建與渲染技術概述和實現原理
  1.1  三維重建原理與三維圖形渲染主流方法
    1.1.1  三維重建的基本原理
    1.1.2  三維圖形渲染主流方法
  1.2  基於圖像的渲染
    1.2.1  圖像變形方法
    1.2.2  視圖漸變的典型處理方式
    1.2.3  基於視圖漸變的代碼實現解析
  1.3  MVS
    1.3.1  立體視覺的深度估計原理
    1.3.2  雙視圖幾何
    1.3.3  多視圖幾何及其在三維重建中的應用
  1.4  SfM
    1.4.1  基本流程
    1.4.2  場景圖的構建與增強
    1.4.3  場景圖構建關鍵演算法：RANSAC與PnP
    1.4.4  遞增式三維重建演算法
  1.5  NeRF
    1.5.1  體渲染視圖合成
    1.5.2  神經隱式表示
    1.5.3  NeRF與體渲染
  1.6  3DGS
  1.7  小結
第2章  三維坐標系與空間投影
  2.1  幾何基礎與線性變換
    2.1.1  空間基本元素與結構表達
    2.1.2  幾何變換與仿射表達
    2.1.3  三維旋轉的表示方法
  2.2  三維空間到設備坐標系的映射
    2.2.1  向量運算與幾何變換
    2.2.2  矩陣運算與幾何變換
    2.2.3  齊次坐標系
    2.2.4  相機幾何模型與參數化
    2.2.5  透視投影與正交投影
    2.2.6  投影變換與視口映射
  2.3  三維物體的表示方法
    2.3.1  邊界表示法
    2.3.2  體素表示法
    2.3.3  參數化表示法
    2.3.4  隱式表示法
  2.4  小結
第3章  三維渲染技術與實現
  3.1  渲染技術基礎
    3.1.1  渲染流水線處理階段
    3.1.2  坐標空間變換
    3.1.3  三維場景構成
  3.2  體渲染技術
    3.2.1  光線投射在體渲染中的應用
    3.2.2  透射率函數與體渲染計算
    3.2.3  體渲染代碼實現

  3.3  紋理映射技術
    3.3.1  基本原理
    3.3.2  紋理採樣子系統
    3.3.3  紋理濾波子系統
  3.4  小結
第4章  NeRF核心技術與關鍵源碼分析
  4.1  圖像數據集的獲取
    4.1.1  圖像位姿獲取
    4.1.2  空間點雲生成
  4.2  場景坐標系
    4.2.1  NeRF與NDC
    4.2.2  空間收縮
  4.3  採樣優化
    4.3.1  分級採樣
    4.3.2  網格採樣
  4.4  採樣數據編碼
    4.4.1  位置編碼
    4.4.2  多解析度的散列編碼
  4.5  小結
第5章  NeRF模型可視化開發與調試
  5.1  NerfStudio簡介與環境部署
    5.1.1  簡介
    5.1.2  環境部署
  5.2  NerfStudio核心功能詳解
    5.2.1  數據載入與預處理
    5.2.2  模型訓練與評估
    5.2.3  可視化與結果導出
    5.2.4  性能分析與調試工具
  5.3  第三方模型集成與擴展指南
    5.3.1  管道
    5.3.2  NerfStudio擴展
    5.3.3  自定義方法擴展示例：Zip-NeRF模型
  5.4  小結
第6章  3DGS核心技術
  6.1  三維高斯表示
    6.1.1  基於點的三維場景表示
    6.1.2  三維高斯表示及參數化
    6.1.3  三維高斯表示的結構變體
  6.2  渲染與光柵化
    6.2.1  點基元的渲染方法
    6.2.2  3DGS渲染
    6.2.3  快速可微光柵化
    6.2.4  損失函數與優化策略
  6.3  密度控制策略
    6.3.1  自適應密度控制
    6.3.2  密度控制改進方法
  6.4  小結
第7章  三維重建的相關插件與應用
  7.1  三維模型提取與交互渲染插件
    7.1.1  三維模型提取：基於GauStudio

    7.1.2  基於PlayCanvas的交互渲染
  7.2  編輯與後期處理：基於Blender插件
    7.2.1  插件安裝與功能介紹
    7.2.2  插件應用
    7.2.3  插件優化
  7.3  小結
第8章  NeRF/3DGS的加速與性能優化
  8.1  配置GPU環境與安裝Intel PyTorch擴展包
  8.2  異構計算性能分析與優化實例
    8.2.1  阿姆達爾定律
    8.2.2  性能分析工具
    8.2.3  SYCL與DPC++優化實例分析
    8.2.4  Zip-NeRF優化實例分析
    8.2.5  3DGS優化實例分析
  8.3  Gaudi加速計算平台與SynapseAI
    8.3.1  Intel Gaudi簡介
    8.3.2  Gaudi平台上AI模型的遷移
  8.4  小結

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