Computer Vision - Eccv 2004 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Pajdla, T.; Pajdla, Tomas; Matas, Jiri

出品人:

页数:621

译者:

出版时间:2004-6

价格:745.80元

装帧:

isbn号码:9783540219835

丛书系列:

图书标签:

• Computer Vision
• ECCV
• 2004
• Image Processing
• Pattern Recognition
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Video Analysis
• Object Detection
• Image Understanding
• Algorithms

《计算机视觉：从理论到实践》 概述 本书旨在全面深入地探讨计算机视觉这一前沿科学领域，涵盖从基础理论到实际应用的各个层面。我们从人类视觉系统的基本原理出发，逐步解析计算机如何“看”和“理解”图像，并在此基础上介绍各种核心的计算机视觉算法和技术。全书结构严谨，逻辑清晰，力求为读者构建一个系统而完整的知识体系，帮助他们掌握计算机视觉的精髓，并能将其应用于解决现实世界中的复杂问题。 第一部分：计算机视觉基础 第一章：人类视觉系统与计算机视觉的渊源 本章将追溯计算机视觉的起源，强调其从仿生学，特别是对人类视觉系统的研究中汲取的灵感。我们将简要介绍人眼和大脑的视觉处理机制，包括光线如何转化为神经信号，以及大脑如何进行特征提取、物体识别和场景理解。通过对比分析，揭示人类视觉的强大能力，并以此引出计算机视觉的目标——模拟甚至超越人类的视觉感知能力。我们将探讨为什么理解生物视觉是开发更智能、更鲁棒的计算机视觉系统的关键，并介绍一些早期借鉴生物视觉原理的计算模型。 第二章：图像形成与表示 深入讲解图像的本质，从物理层面介绍光线与物体表面的相互作用，以及相机成像的基本原理。我们将详细阐述图像在计算机中的数字表示方式，包括像素、灰度值、颜色模型（如RGB、HSV）等。本章还将涉及图像的采样和量化过程，以及它们对图像质量的影响。此外，我们将初步介绍图像的一些基本数学特性，为后续章节的算法讲解奠定基础，例如图像的几何变换（平移、旋转、缩放）及其在图像处理中的应用。 第三章：图像预处理与增强 图像在采集过程中往往会受到噪声、光照不均等因素的影响，这会严重阻碍后续的视觉任务。本章将重点介绍各种图像预处理技术，旨在提高图像质量，使其更适合进行分析。我们将详细讲解噪声的来源和特性，并介绍多种去噪算法，如高斯滤波、中值滤波、双边滤波等，分析它们的原理和适用场景。同时，我们将讨论对比度增强、直方图均衡化、伽马校正等技术，如何有效地改善图像的视觉效果和信息表达能力。此外，还将涉及图像平滑、锐化等操作，以及它们在突出图像细节中的作用。 第四章：特征提取与描述 特征是图像中具有代表性的信息，是计算机进行图像理解的关键。本章将深入探讨如何从原始图像中提取有意义的特征。我们将从局部特征和全局特征两个层面进行介绍。局部特征方面，我们将详细讲解点特征检测器（如Harris角点、SIFT、SURF、ORB等）的原理，分析它们如何定位图像中的关键点，并介绍描述子（如SIFT描述子、HOG等）如何捕捉关键点周围的局部纹理信息。全局特征方面，我们将介绍一些描述整个图像内容的特征，如颜色直方图、纹理特征（如LBP）等。理解不同特征的优势和劣势，以及如何选择合适的特征是至关重要的。 第二部分：核心计算机视觉算法 第五章：图像分割 图像分割是将图像划分为若干个有意义的区域或对象的任务，是许多高级计算机视觉应用的基础。本章将介绍多种经典的图像分割方法。我们将从阈值分割入手，讲解全局阈值和自适应阈值方法的原理。然后，我们将深入探讨基于区域的方法，如区域生长算法，以及基于边缘的方法，如Canny边缘检测器和Hough变换在直线和圆检测中的应用。此外，还将介绍图割（Graph Cut）方法，以及水滴算法（Watershed Algorithm）等更复杂的分割技术。我们将分析这些方法的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适用性。 第六章：目标检测与识别 目标检测和识别是计算机视觉领域中最具挑战性的任务之一，旨在定位并识别图像中的特定对象。本章将从传统方法和深度学习方法两个维度进行讲解。传统方法包括基于滑动窗口和特征匹配的方法，例如Viola-Jones人脸检测器。接着，我们将重点介绍当前主流的深度学习目标检测框架，如R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO系列（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）。我们将详细剖析它们的网络结构、锚框机制、损失函数以及训练策略，并分析它们在检测精度和速度上的权衡。 第七章：图像配准 图像配准是将同一场景在不同时间、不同视角或不同传感器下拍摄的图像对齐，使其具有相同的坐标系统的过程。本章将详细介绍图像配准的原理和常用算法。我们将从刚体变换和仿射变换入手，讲解几何变换模型。然后，我们将介绍基于特征点的配准方法，例如通过SIFT等特征描述符进行匹配，并利用RANSAC等算法鲁棒地估计变换参数。此外，还将涉及基于区域的方法，如互相关（Cross-Correlation）和互信息（Mutual Information）等度量标准的配准技术。我们将讨论单目和多目图像配准的差异，以及在医学影像、遥感图像等领域的应用。 第八章：三维重建 将二维图像信息转化为三维场景表示是计算机视觉的一大目标。本章将介绍多种三维重建技术。我们将从立体视觉入手，讲解双目立体匹配的原理，以及深度图的计算方法。然后，我们将介绍多视图几何，包括对极几何、基本矩阵和单应矩阵的概念，以及如何利用它们进行相机标定和三维重建。此外，还将涉及结构光、激光扫描等主动视觉技术，以及如何从视频序列中进行运动恢复结构（Structure from Motion, SfM）和多视图立体（Multi-View Stereo, MVS）。 第三部分：高级主题与应用 第九章：目标跟踪 目标跟踪是在视频序列中连续定位和跟踪特定目标的技术。本章将介绍多种目标跟踪算法。我们将从传统的基于卡尔曼滤波（Kalman Filter）和粒子滤波（Particle Filter）的方法讲起，分析它们如何预测目标的运动状态。然后，我们将介绍基于相关滤波（Correlation Filter）的方法，如MOSSE、KCF等，以及它们在速度和鲁棒性上的优势。此外，还将深入探讨深度学习在目标跟踪中的应用，如基于Siamese网络的跟踪器（如SiamFC, SiamRPN），以及如何利用卷积神经网络提取特征进行更精确的跟踪。 第十章：运动分析与光流 运动分析旨在理解和描述视频序列中的动态信息。本章将重点介绍光流（Optical Flow）的概念，即图像中像素的运动矢量场。我们将详细讲解Lucas-Kanade算法和Horn-Schunck算法等经典的光流计算方法，并分析它们的迭代计算过程。同时，我们将介绍一些更先进的基于深度学习的光流估计网络。此外，还将涉及运动估计、场景流等相关概念，以及它们在视频分析、动作识别等领域的应用。 第十一章：图像生成与合成 本章将探索计算机如何生成全新的图像或合成逼真的图像内容。我们将介绍传统的图像合成技术，如纹理合成和图像修复。随后，我们将重点关注近年来发展迅速的生成式对抗网络（GANs）及其变体，如DCGAN、StyleGAN、Pix2Pix等。我们将深入剖析GANs的生成器和判别器的对抗训练机制，以及它们在图像生成、风格迁移、超分辨率等方面的强大能力。此外，还将探讨基于Transformer的生成模型，如DALL-E和Imagen，以及它们在文本到图像生成方面的突破。 第十二章：计算机视觉在现实世界中的应用 本章将展示计算机视觉技术在各个领域的广泛应用。我们将从自动驾驶汽车出发，讲解其如何利用计算机视觉进行环境感知、车道线检测、行人识别和交通标志识别。然后，我们将探讨其在医疗影像分析中的应用，如疾病诊断、肿瘤检测和手术导航。此外，还将介绍人脸识别和姿态估计在安防监控、智能终端中的作用。其他应用领域还将包括增强现实（AR）、虚拟现实（VR）、机器人导航、工业自动化、内容推荐以及艺术创作等。本章旨在激发读者将所学知识应用于解决实际问题的热情。 结论 《计算机视觉：从理论到实践》致力于为读者提供一个扎实的理论基础和丰富的实践指导。通过对本书的学习，读者将能够深入理解计算机视觉的核心概念和算法，并掌握将其应用于解决各种实际挑战的能力。我们相信，随着技术的不断进步，计算机视觉将在未来发挥越来越重要的作用，而本书将成为您探索这个令人兴奋领域的宝贵伙伴。

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