基于图像的三维重建是计算机视觉领域的重要研究方向，在文化遗产保护、数字化城市建模、驾驶导航、虚拟现实等领域具有广泛的应用。传统的三维重建算法通常仅利用图像底层特征或简单的场景语义类别（如天空、建筑）等信息从单幅或多幅图像中推断场景的空间结构，而当图像中存在较大的光照变化、透视畸变、噪声等干扰因素时，其往往难以获得较好的结果。在此情况下，利用高层结构先验引导三维重建过程将有助于提高三维重建的精度、完整性与效率。本书在多视几何、深度学习及优化算法等基本理论的基础上，着重对基于高层结构先验的三维重建算法进行深入研究。对于每种算法，均对其原理进行剖析并采用多种数据集对其可行性与有效性进行验证;此外，作为算法的拓展，本书也对高层结构先验在合成孔径雷达三维成像中的应用进行探讨，旨在形成完整的三维重建算法理论与应用体系。
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