Front-End Vision and Multi-Scale Image Analysis pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Kluwer Academic Pub

作者:Haar Romeny, Bart M. Ter

出品人:

页数:466

译者:

出版时间:

价格:88

装帧:Pap

isbn号码:9781402015076

丛书系列:

图书标签:

• 图像处理
• 前端视觉
• 多尺度图像分析
• 图像处理
• 计算机视觉
• 深度学习
• 特征提取
• 图像识别
• 目标检测
• 图像分析
• 机器学习

《数字成像与视觉计算：原理、技术与应用》 前言 在信息爆炸的时代，图像和视频已成为传递信息、表达情感、驱动决策的核心媒介。从日常的社交媒体分享到尖端的科学研究，再到影响深远的工业自动化和医疗诊断，数字成像与视觉计算的技术渗透到我们生活的方方面面。理解图像的形成、处理、分析和理解的原理，掌握相关的计算方法和算法，对于在这个数字化世界中洞察真相、创造价值至关重要。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的数字成像与视觉计算领域的知识体系。我们将从最基础的成像原理出发，逐步深入到复杂的图像处理、特征提取、三维重建、以及面向特定应用的视觉理解技术。本书不仅关注理论的严谨性，更强调实践的可操作性，力图帮助读者建立扎实的理论基础，并能将其应用于解决实际问题。 我们相信，无论您是计算机科学、电子工程、机械工程、机器人学、生物医学工程等相关领域的学生，还是致力于在这些领域探索创新的研究人员和工程师，抑或是对图像和视觉技术充满好奇的爱好者，都能从本书中获益。通过阅读本书，您将能够： 理解数字图像是如何形成的，以及影响成像质量的关键因素。 掌握多种图像增强、复原和变换的技术，以优化图像质量或提取特定信息。 学习如何从图像中提取有意义的特征，为后续的分析和理解奠定基础。 探索三维重建的技术，将二维图像转化为可度量的三维模型。 深入了解面向不同应用场景的视觉计算方法，例如目标识别、场景理解、运动分析等。 对当前视觉计算领域的研究热点和未来发展方向有所了解。 本书的内容组织遵循循序渐进的原则，力求使不同背景的读者都能轻松入门并逐步深入。我们鼓励读者在学习过程中，结合实际的图像和数据集进行练习，通过编程实践来加深对理论知识的理解。 第一部分：数字成像基础 第一章：成像原理与模型 本章将深入探讨数字成像的物理基础和数学模型。我们将从相机成像的基本原理出发，解释光线如何通过镜头聚焦到传感器上，以及这个过程中的几何学和光学效应。 相机模型： 我们将介绍经典的针孔相机模型，并在此基础上扩展到更真实的相机模型，包括考虑透镜畸变、焦距、主点等参数。这将帮助读者理解图像坐标系与世界坐标系之间的映射关系。 光度学基础： 理解光照、反射、透射等物理现象对于图像分析至关重要。本章将介绍亮度、辐射度、辐亮度等概念，以及它们如何影响图像的灰度值。 数字采样与量化： 数字图像是通过对连续的模拟信号进行采样和量化获得的。我们将详细阐述采样率、奈奎斯特采样定理、量化比特数等概念，以及它们对图像分辨率和细节的影响。 传感器技术： 简要介绍当前主流的数字成像传感器技术，如CCD和CMOS，以及它们的工作原理和特点。 色彩空间： RGB、CMYK、HSV、Lab等多种色彩空间的定义、转换和应用场景。我们将讨论不同色彩空间在图像处理和分析中的优势和局限性。 第二章：图像的表示与基本操作 本章将介绍数字图像在计算机中的表示方式，以及一些最基本但至关重要的图像处理操作。 图像数据结构： 图像通常表示为二维数组（灰度图像）或三维数组（彩色图像）。我们将讨论像素、邻域、连通性等基本概念。 像素操作： 点操作，如亮度调整、对比度增强、阈值分割等。这些操作直接作用于单个像素，不考虑其邻域信息。 几何变换： 图像的缩放、旋转、平移、剪切等几何变换，以及这些变换在像素插值（最近邻插值、双线性插值、双三次插值）中的应用。 图像格式： JPEG、PNG、BMP、TIFF等常见图像文件格式的特点、优缺点及其在不同应用中的选择。 第二部分：图像处理与增强 第三章：图像滤波与平滑 滤波是图像处理中最常用的技术之一，用于去除噪声、模糊细节或突出特定特征。 线性滤波： 卷积操作是实现线性滤波的核心。我们将介绍各种线性滤波器，如均值滤波器（高斯滤波）和中值滤波器，及其在平滑和去噪方面的效果。 非线性滤波： 中值滤波是一种典型的非线性滤波器，在去除椒盐噪声方面表现优异。我们将讨论其原理和优缺点。 高斯滤波： 详细介绍高斯滤波器的原理，包括其核函数的选择和在图像平滑中的作用。 形态学滤波： 介绍腐蚀、膨胀、开运算、闭运算等形态学操作，它们常用于处理图像中的连通区域和形状，在二值图像处理中尤为重要。 第四章：图像增强与复原 本章将探讨各种用于改善图像视觉质量或恢复退化图像的技术。 对比度增强： 直方图均衡化、对比度拉伸等技术，用于改善图像的整体对比度，使细节更加清晰可见。 细节增强： 锐化滤波器，如Sobel算子、Laplacian算子等，用于突出图像中的边缘和细节。 图像复原： 解决图像退化问题，例如运动模糊、高斯模糊、泊松噪声等。我们将介绍逆滤波、维纳滤波等经典复原方法，以及基于机器学习的复原技术。 盲去卷积： 在未知退化模型的情况下恢复图像的技术。 第五章：频率域图像处理 将图像转换到频率域可以更有效地进行某些类型的处理，特别是滤波和去除周期性噪声。 傅里叶变换： 离散傅里叶变换（DFT）及其快速算法（FFT）在图像处理中的应用。我们将解释傅里叶变换如何揭示图像的频率成分。 频率域滤波： 低通滤波（用于平滑）、高通滤波（用于锐化）、带通滤波等。 图像去噪与复原： 利用频率域的特性去除周期性噪声或恢复模糊图像。 同态滤波： 用于同时校正图像的照明和对比度。 第三部分：图像特征提取与描述 第六章：边缘检测 边缘是图像中最基本、最重要的特征之一，承载了物体边界和结构信息。 梯度算子： Sobel、Prewitt、Roberts等算子，用于计算图像灰度值的梯度，从而检测边缘。 拉普拉斯算子： 二阶导数算子，对噪声更敏感，但能更精确地定位边缘。 Canny边缘检测算法： 经典的、性能优异的边缘检测算法，包括高斯平滑、梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值处理。 多尺度边缘检测： 使用不同尺度的滤波器检测不同大小的边缘。 第七章：特征点检测与描述 特征点是图像中具有独特性和稳定性的关键点，对于图像匹配、物体识别和三维重建至关重要。 Harris角点检测： 一种经典的角点检测算法，基于图像局部窗口的灰度变化。 SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）： 具有尺度和旋转不变性的特征描述子，在图像匹配中表现出色。我们将详细介绍其检测和描述过程。 SURF（Speeded Up Robust Features）： SIFT的加速版本，具有相似的鲁棒性。 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）： 一种高效的特征点检测与描述算法，常用于实时应用。 其他特征描述子： HOG（Histogram of Oriented Gradients）、LBP（Local Binary Pattern）等，它们在行人检测、纹理分析等领域有广泛应用。 第八章：图像分割 图像分割是将图像划分为若干个具有语义意义的区域的过程，是更高级视觉任务的基础。 阈值分割： Otsu方法、自适应阈值等。 区域生长法： 基于像素相似性或连通性逐步生长区域。 基于边缘的分割： 利用边缘信息将图像划分为不同的区域。 基于聚类的方法： K-means、Mean-shift等聚类算法在图像分割中的应用。 图割（Graph Cuts）： 将分割问题转化为图的最小割问题。 深度学习在图像分割中的应用： FCN, U-Net, Mask R-CNN等。 第四部分：三维视觉与几何 第九章：相机标定与几何变换 理解相机如何将三维世界投影到二维图像平面，以及进行准确的相机标定，是进行三维重建和测量的前提。 相机投影模型： 透视投影、正交投影等。 相机内参与外参： 焦距、主点、畸变系数等内参，以及旋转和平移矩阵等外参。 相机标定方法： 基于棋盘格的标定、基于多个视图的标定。 几何变换： 齐次坐标、相似变换、仿射变换、透视变换等。 单应性（Homography）： 描述平面到平面之间的透视变换。 第十章：立体视觉与深度估计 利用两个或多个不同视角的图像来恢复场景的三维信息。 对极几何： 描述两个图像之间像素的对应关系，包括本质矩阵（Essential Matrix）和基础矩阵（Fundamental Matrix）。 立体匹配： 寻找左右视图中对应像素点，以计算视差。我们将介绍块匹配、SGM（Semi-Global Matching）等算法。 视差图生成： 根据匹配结果计算视差图，进而推导出深度信息。 深度相机： 介绍结构光、ToF（Time-of-Flight）等深度相机的工作原理。 第十一章：三维重建 从二维图像或传感器数据构建三维模型。 多视图立体（MVS）： 基于多个已知相对位姿的图像进行三维重建。 点云生成与处理： 从立体匹配或深度相机获取的点云数据，进行滤波、去噪、分割和表面重建。 表面重建： Poisson Reconstruction、Delaunay Triangulation等。 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）： 在未知环境中同时进行定位和地图构建。我们将介绍基于特征点和基于光流的SLAM方法。 第五部分：视觉应用与进阶主题 第十二章：目标检测与识别 在图像中定位和识别出特定的物体。 传统方法： 基于特征的级联分类器（Viola-Jones）、HOG+SVM等。 深度学习目标检测： R-CNN系列（Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO系列、SSD等。我们将介绍这些模型的核心思想和网络结构。 物体跟踪： 在视频序列中连续跟踪特定物体。 第十三章：场景理解与语义分割 理解图像中物体的类别、属性以及它们之间的关系，甚至对整个场景进行语义层面的划分。 语义分割： 将图像中的每个像素分配到一个类别。 实例分割： 在语义分割的基础上，区分同一类别的不同实例。 场景解析： 理解场景的整体构成和物体的属性。 第十四章：运动分析与视频理解 从视频序列中提取运动信息、分析物体行为。 光流估计： Lucas-Kanade方法、Farneback方法等。 运动目标检测与跟踪。 行为识别。 第十五章：机器学习与深度学习在视觉中的应用 回顾和总结机器学习和深度学习在数字成像与视觉计算领域的核心作用。 监督学习、无监督学习、强化学习。 卷积神经网络（CNN）的原理与结构。 主流的视觉深度学习框架（TensorFlow, PyTorch）。 迁移学习与数据增强。 附录： 常用的图像处理和计算机视觉库介绍（OpenCV, scikit-image）。 开发环境配置建议。 数据集介绍与资源。 结语 数字成像与视觉计算是一个充满活力和快速发展的领域。本书所涵盖的内容仅是这个广阔领域的一个起点。我们希望本书能够激发您对这个领域的兴趣，为您打开一扇通往更深入学习和探索的大门。随着技术的不断进步，我们期待着未来能够看到更多令人惊叹的视觉应用，为人类社会带来更大的福祉。 感谢您阅读本书。愿您在数字世界的视觉探索之旅中，收获知识、激发灵感、创造非凡。

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这本书的叙事节奏掌握得相当老道，开篇部分并没有急于深入那些晦涩难懂的算法细节，而是花了大量的篇幅去描绘“愿景”——那种宏大而富有前瞻性的视角。作者似乎深谙如何在一开始就建立起情感连接，用引人入胜的故事线将读者带入一个充满想象力的技术前沿。这种铺陈的手法非常高明，它有效地降低了技术门槛，让非专业背景的读者也能被其深远的意义所吸引。随着章节的推进，论述的深度逐渐增加，但过渡得非常平滑，几乎感觉不到那种突兀的陡坡。每一个章节的收尾都留有恰到好处的悬念，让人忍不住想要立刻翻到下一页去寻找答案。我欣赏这种讲故事的能力，它让原本严肃的技术探讨充满了文学色彩，读起来完全没有那种传统技术书籍的枯燥感。它更像是一部关于如何用代码和算法去“重塑”我们所见世界的宣言书。

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这本书的封面设计简直是视觉的盛宴，那种深邃的蓝色调配合着错综复杂的几何线条，立刻就能抓住眼球。我拿到手的时候，光是翻看目录就觉得充满了期待。它似乎在暗示着，接下来的阅读过程将是一场对视觉世界深层结构和感知机制的探索之旅。书中的插图和图表布局非常精妙，每一个视觉元素的摆放都经过了深思熟虑，绝非简单的装饰，而是承载着重要的信息。阅读体验上，它给人的感觉就像是在一个精心布置的展览馆里漫步，每翻过一页，都能发现一个新的角度去审视我们习以为常的图像。我特别喜欢它那种引导读者主动思考的写作方式，不是生硬地灌输知识，而是通过层层递进的论述，让你自己去构建对前端技术和图像分析之间联系的理解。这种沉浸式的体验，让那些原本可能枯燥的技术概念变得生动有趣起来。我感觉自己不仅仅是在学习一本书，更是在参与一场关于未来数字美学的对话。

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这本书的语言风格独树一帜，它不像教科书那样追求绝对的客观和中立，而是带着一种强烈的、近乎艺术家的个人色彩。用词考究，充满了对技术美学的赞颂，读起来让人感觉作者不仅仅是一个工程师，更是一个对数字世界有着深刻洞察的哲学家。例如，在描述某些算法的优雅性时，所用的比喻和修辞手法，极大地提升了阅读的愉悦度。这种高度个性化的表达，使得即便是那些非常底层的技术讨论，也充满了思辨的火花。它成功地模糊了技术手册和学术专著之间的界限，创造了一种全新的阅读体验。我常常需要停下来，回味一下某个精妙的措辞或者一个大胆的假设，这是一种罕见的、能激发深层思考的阅读体验，远超出了我对一本技术书籍的预期。

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这本书的启发性令人震撼，它真正做到了“开创视野”。它没有仅仅停留在对现有技术的罗列和复述上，而是勇敢地指出了当前领域存在的局限性，并提出了诸多富有挑战性的未来研究方向。我感觉自己仿佛站在了一个技术发展的十字路口，清晰地看到了前方多条可能的路径。书中对未来人机交互界面和沉浸式体验的展望，尤其引人深思，它让我开始重新评估我目前正在进行的工作的长期价值和潜在影响。这本书的价值不仅在于传授“如何做”，更在于引导我们思考“为什么要做”以及“未来应该往哪里去”。它激发了我强烈的求知欲和创造欲，让我迫不及待地想将书中的理念付诸实践，去尝试构建那些尚未被完全探索的“前端愿景”。这绝对是一本能改变你思考方式的书。

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从内容组织上看，这本书的结构严谨得近乎完美，每一个理论节点都像是精密机械中的一个齿轮，紧密咬合，推动着整体逻辑的前进。我注意到作者在处理复杂的图像处理概念时，采用了多层次的解析方法，从最基础的像素层面的操作，逐步过渡到更高层次的语义理解和跨尺度分析。这种由浅入深、由微观到宏观的结构，极大地帮助了读者的吸收和内化。尤其是在探讨“多尺度”这个核心概念时，作者没有采用简单堆砌公式的做法，而是巧妙地结合了不同的应用场景来阐释，使得抽象的数学模型有了鲜活的现实意义。这种方法论上的扎实性，使得这本书不仅适合初学者打基础，对于有经验的工程师来说，也是一个重新审视和系统梳理自己知识体系的绝佳机会。它提供了一个完整的知识框架，而不是零散的知识点。

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