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Entender o processo de formação de uma imagem que compreende a projeção de objetos tridimensionais no plano da imagem, assim como o processo de recuperação de informação tridimensional a partir de duas ou mais imagens; dominar os conceitos matemáticos básicos envolvidos nos dois processos.

Geometria Projetiva. Transformações 2D e 3D. Geometria da Câmera Perspectiva. Parâmetros Intrínsecos e Extrínsecos da Câmera. Geometria para uma Imagem. Geometria para 2 Imagens (Geometria Epipolar). Matriz Essencial. Reconstrução tridimensional baseada em 2 imagens. 

1. HARTLEY, Richard; ZISSERMAN, Andrew. Multiple view geometry in computer vision. 2nd ed. - Cambridge, U.K.: Cambridge University Press, 2003. xvi, 655 p. 2. FAUGERAS, Olivier. Three-dimensional computer vision: a geometric viewpoint. Cambridge, Mass.: MIT Press, 1993. 663 p.  3. SZELISKI, Richard. Computer vision: algorithms and applications. New York; London: Springer, 2011. xx, 812 p.      

1. MA, Y., SOATTO, S., KOSECKA, J. , SASTRY, S. An Invitation to 3D Vision: From Images to Geometric Models.Springer, 2003. 2. KLETTLE, R. Concise Computer Vision: An Introduction into Theory and Algorithms. Springer-Verlag London. 2014.  3. SZELISKI, R. Computer Vision: Algorithms and Applications. Springer. 2011. 4. PARKER, James R. Algorithms for image processing and computer vision. New York: J. Wiley, 1997. 5. FORSYTH, David; PONCE, Jean. Computer vision: a modern approach. Upper Saddle River, N.J.; Prentice Hall, 2003.