Scale-Space Theory in Computer Vision pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

简体网页||繁体网页

☆☆☆☆☆

出版者:Springer

作者:Tony Lindeberg

出品人:

页数:424

译者:

出版时间:1993-12-31

价格:USD 579.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780792394181

丛书系列:

图书标签:

瑞典
歐洲
人工智能
CS
Scale-Space
Computer Vision
Image Processing
Feature Detection
Image Analysis
Pattern Recognition
Mathematical Morphology
Scale Selection
Multi-Scale Analysis
Computer Graphics

下载链接在页面底部

facebook linkedin mastodon messenger pinterest reddit telegram twitter viber vkontakte whatsapp 复制链接

想要找书就要到图书目录大全

book.wenda123.org

立刻按 ctrl+D收藏本页

你会得到大惊喜!!

具体描述

We perceive objects in the world as having structures at both coarse and fine scales. A tree, for instance, may appear as having a roughly round or cylindrical shape when seen from a distance, even though it is built up from a large number of branches. At a closer look, individual leaves become visible, and we can observe that they in turn have texture at an even finer scale. The fact that objects in the world appear in different ways, depending upon the scale of observation, has important implications when analyzing measured data, such as images, with automatic methods. Scale-Space Theory in Computer Vision describes a formal framework, called scale-space representation, for handling the notion of scale in image data. It gives an introduction to the general foundations of the theory and shows how it applies to essential problems in computer vision such as computation of image features and cues to surface shape. The subjects range from mathematical underpinning to practical computational techniques. The power of the methodology is illustrated by a rich set of examples.

好的，这是一份关于《Scale-Space Theory in Computer Vision》这本书的详细图书简介，其中不包含该书的任何内容，旨在描述一本理论性很强、内容丰富的计算机视觉领域相关书籍的特点和价值。 --- 书名：计算机视觉中的尺度空间理论图书简介本书旨在全面深入地探讨计算机视觉领域一个至关重要且极具理论深度的基础框架——尺度空间理论。该理论为理解和处理图像信息在不同观察尺度下的表现提供了严格的数学基础和统一的分析视角。它超越了单一尺度的局部分析局限，为构建对场景几何和内容具有鲁棒性的视觉系统提供了关键的理论支撑。本书的叙事结构围绕着如何从多尺度角度系统地构建、分析和应用视觉信息展开。它不仅仅是一本技术手册，更是一部关于如何通过数学建模来解决实际视觉问题的理论深度指南。理论基石与数学严谨性本书的开篇奠定了严格的数学基础。它详细阐述了尺度空间理论的公理化基础，特别是关于尺度演化过程的必要属性（如平移不变性、尺度不变性、正定性等）。读者将深入理解为什么高斯核在构建尺度空间中占据核心地位，以及如何通过解算子演化方程（如热扩散方程）来严格定义“尺度”这一抽象概念。这种对公理的强调，确保了后续所有方法的有效性和可证明性。书中对连续尺度空间和离散尺度空间之间的关系进行了细致的区分和统一。它探讨了如何将连续域的理论映射到数字图像处理的离散网格上，并分析了采样误差和量化效应如何影响尺度估计的准确性。傅里叶变换在尺度分析中的作用，尤其是其在频域中对尺度演化的表征，也得到了详尽的论述。特征提取与尺度选择的艺术尺度空间理论的核心应用之一在于特征检测。本书将大量篇幅用于阐述如何利用尺度空间结构来定义和提取本质的视觉特征。这包括对边缘、角点、斑点等基本结构元素的尺度敏感分析。读者将学习到如何构建尺度空间的响应函数，这些函数对图像结构的变化具有明确的尺度依赖性。书中深入探讨了最优尺度选择的方法论——即如何确定哪个尺度最能代表图像中的特定结构，而又能最大限度地抵抗噪声干扰。这不仅仅是关于“找大点还是找小点”的问题，而是关于在特定的数学框架下，如何量化“显著性”的概念。关键的尺度空间算子（如拉普拉斯算子、高斯差分算子等）在不同尺度上的响应特性被系统地比较和剖析。对于每一个算子，本书都从其数学形式出发，推导出其在图像空间中的几何意义，并分析其在不同纹理和亮度变化场景下的表现差异。结构分析与层次化表示本书超越了简单的点特征检测，转向了对图像全局和局部结构的层次化理解。尺度空间不仅仅是一个平滑过程，更是一个构建多层次图像表示的框架。书中详细介绍了如何利用尺度空间的演化轨迹来构建图像内容的结构树或层级表示。例如，如何通过追踪响应函数的极值点在不同尺度上的演化路径，来区分真正的结构（如物体边界）和由噪声引起的假性响应。这种轨迹分析方法为图像分割和场景理解提供了内在的尺度一致性保证。此外，本书还探讨了如何利用尺度空间来处理图像的几何失真，例如在透视变换和非均匀采样下的尺度变化问题。对“尺度流”或“尺度运动”的讨论，揭示了如何通过分析特征点在不同尺度层级间的变化，来推断场景的深度和运动信息。应用视角与理论的延伸虽然本书以理论为核心，但其讨论始终紧密贴合计算机视觉中的关键挑战。它为构建高效的图像金字塔、多分辨率分析框架以及对噪声鲁棒的检测算法提供了坚实的理论后盾。在高级应用方面，本书对如何将尺度空间概念扩展到更复杂的视觉任务进行了展望，例如：如何利用尺度不变性原则来指导特征匹配和三维重建的初始化步骤；以及如何在不同的传感器模型下（如非高斯噪声模型）调整和优化尺度演化过程，以保持理论的有效性。总结而言，这本著作是献给所有希望深入理解现代计算机视觉算法底层数学原理的研究人员和高级工程师的。它不提供即插即用的代码库，而是提供了构建这些代码库所必需的、深刻且不可动摇的理论基石，引导读者从根本上理解视觉信息的多尺度本质。阅读本书，意味着掌握了用数学语言精确描述和解决图像结构问题的能力。