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出版者:金盾出版社

作者:王尔德

出品人:

页数:192

译者:

出版时间:1998-2-1

价格:13.50

装帧:平装(无盘)

isbn号码:9787508205748

丛书系列:

图书标签:

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《数字图像处理与计算机视觉基础》 内容简介 本书系统地介绍了数字图像处理与计算机视觉领域的核心理论、关键算法和实用技术。全书共分为三大部分，循序渐进地构建读者对该领域的全面认知，从最基础的图像表示与数学工具，到复杂的图像分析、识别与三维重建技术，为有志于从事图像科学、模式识别及人工智能相关研究和应用的读者提供了一份详实的参考手册。 第一部分：数字图像处理基础（The Foundations of Digital Image Processing） 本部分着重于图像的数字化表示、质量提升与基本变换。我们首先探讨了数字图像的采样、量化过程，详细解释了如何将连续的物理世界信息转化为可供计算机处理的离散矩阵。图像的代数和几何表示，包括不同色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的相互转换及其在特定应用中的优劣势分析，被置于重要地位。 核心章节深入讲解了图像增强技术。这包括空间域增强方法，如点运算（灰度拉伸、阈值处理）、直方图均衡化及其局部化改进（如限制对比度自适应直调直方图均衡化，CLAHE）。随后，我们转向频率域处理，详细阐述了傅里叶变换（DFT/FFT）在图像去噪和锐化中的作用。我们不仅介绍了理想、 Butterworth 和高斯滤波器（低通、高通、带阻），还结合实际案例分析了它们的性能特点和工程实现细节。 此外，图像复原技术是本部分的重要组成部分。我们将复原问题建模为卷积过程，详细讨论了线性、非线性点处理，并重点剖析了点扩散函数（PSF）和噪声模型的估计方法。针对模糊问题，本书详尽介绍了逆滤波、维纳滤波的原理和操作步骤，并为读者提供了实际操作中如何处理“盲解卷积”的启发性思路。 图像分割是理解图像内容的第一步。本部分提供了多种经典的分割技术：基于阈值的最佳选择（Otsu方法），基于区域的生长与合并技术，以及形态学（Mophological）操作在边缘检测和图像分割预处理中的应用。我们对经典的二值化、骨架化以及开闭运算进行了深入的数学推导和图形化解释。 第二部分：图像分析与特征提取（Image Analysis and Feature Extraction） 本部分将视角从单纯的图像改善转向对图像内容的理解和描述。特征提取是连接原始像素数据与高级认知系统的关键桥梁。 本书详细介绍了边缘检测的经典算法，包括罗伯茨（Roberts）、索贝尔（Sobel）、普雷维特（Prewitt）算子，并着重探讨了对噪声鲁棒性更强的 Canny 边缘检测器的多阶段工作流程。对于图像中的特定结构，我们专门设立章节介绍霍夫变换（Hough Transform）在直线和圆检测中的应用及其在复杂场景下的优化策略。 纹理分析是图像理解的另一重要维度。我们系统地介绍了统计学方法（如灰度共生矩阵，GLCM）和结构方法（如LBP，局部二值模式）在纹理描述上的差异与互补性。 描述物体形状的关键在于描述子。本书深入讲解了如何利用傅里叶描述符、形状因子以及Hu矩等不变矩来表征物体的几何特性，并分析了这些描述子在旋转、缩放和平移不变性方面的表现。 在更高级的特征层面，本书介绍了尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的原理，解释了它们如何通过构建局部特征描述符，实现对光照、视角变化的高效鲁棒识别，为后续的物体匹配和三维重建打下坚实基础。 第三部分：计算机视觉与高级应用（Computer Vision and Advanced Applications） 本部分聚焦于从二维图像推导出三维世界信息，以及利用机器学习方法实现智能识别。 对运动场景的分析是计算机视觉的核心挑战之一。我们详细介绍了运动估计的基本原理，包括光流法（Optical Flow）的计算（如Lucas-Kanade方法）及其在视频分析中的应用。对于物体跟踪，本书对比了经典的基于滤波的方法（如卡尔曼滤波）与基于特征点的跟踪策略。 立体视觉是实现深度感知的关键。本书系统地梳理了双目视觉的几何基础，包括相机标定、内参和外参的确定，并重点讲解了立体匹配算法，如块匹配（BM）、动态规划（DP）以及更先进的置信度（Cost Volume）方法，帮助读者理解视差图的生成过程。 结构光和ToF（Time-of-Flight）等主动传感器的原理也被纳入讨论，并阐述了如何将多传感器数据融合以获得更精确的三维重建结果。 最后，本书引入了深度学习在图像分析中的最新进展。虽然本书侧重于传统方法的基础，但我们用一章的篇幅概述了卷积神经网络（CNN）的基本结构、图像分类、目标检测（如R-CNN系列和YOLO系列）以及语义分割（如U-Net）的基本思想，旨在引导读者将所学的传统特征工程知识与现代深度学习范式相结合，应对复杂的现实世界问题。 全书配有大量的数学公式推导、清晰的流程图和丰富的编程实现建议（基于流行的科学计算环境），力求做到理论与实践紧密结合，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。本书适合于高等院校信息工程、自动化、电子科学与技术等专业的本科生、研究生，以及从事机器视觉、遥感图像分析、工业检测和生物医学成像等领域的工程技术人员参考使用。

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