具体描述
VB.NET程序设计基础，ISBN：9787040227024，作者：刘钢
数字影像处理与计算机视觉导论 本书概述 本教材深入浅出地介绍了数字影像处理与计算机视觉领域的核心概念、基础理论与实用技术。全书结构严谨，内容涵盖从基础的数字图像表示到复杂的三维重建与深度学习在视觉任务中的应用。本书旨在为学习者构建一个坚实的理论框架，并提供丰富的实践指导，使其能够独立分析和解决实际的图像与视觉问题。 第一部分：数字图像基础与预处理 本部分着重于理解数字图像的本质及其在计算机中的表示方式。我们将从光度学和几何学的基本原理出发，详细阐述数字图像的采样、量化过程，以及常见的图像格式（如JPEG、PNG、TIFF）的内部结构与特点。 图像的数学表示与色彩空间： 深入探讨了图像作为二维矩阵的数学特性。着重讲解了不同色彩空间（RGB、CMYK、HSV/HSL）之间的转换原理及其在不同应用场景下的适用性。特别关注了颜色恒常性问题和色域映射的挑战。 图像增强技术： 图像增强是改善视觉质量的关键步骤。本书系统介绍了空域和频域的增强方法。在空域，详述了点操作（如灰度拉伸、阈值化）、直方图处理（均衡化、规定化）的数学依据和实现细节。在频域，基于傅里叶变换理论，探讨了低通滤波（模糊抑制）和高通滤波（锐化增强）的性能差异和参数选择标准。 图像恢复与噪声抑制： 图像恢复关注于去除采集过程中引入的退化。首先分析了常见噪声模型（高斯噪声、椒盐噪声、散斑噪声）的统计特性。随后，详细介绍了线性恢复方法（如维纳滤波）和非线性恢复方法（如中值滤波、双边滤波），并对盲复原问题进行了初步的探讨。 形态学处理基础： 引入了集合论的基础概念，用于描述图像的结构特性。详细阐述了腐蚀、膨胀、开运算和闭运算，并展示了如何利用这些基本操作实现边缘检测、孔洞填充和骨架化等实用功能。 第二部分：图像分析与特征提取 本部分聚焦于如何从图像中提取有意义的信息，为后续的识别和理解任务奠定基础。 边缘与角点检测： 边缘是图像结构变化最剧烈的区域。本书细致比较了梯度算子（Sobel、Prewitt、Roberts）的性能，并重点分析了Canny边缘检测算法的优化过程（高斯平滑、非极大值抑制、双阈值连接）。对于角点，详细介绍了Harris角点检测器的设计原理，以及Shi-Tomasi方法如何改进其稳定性。 图像分割： 分割是将图像划分为互不重叠区域的过程。讨论了基于阈值的分割方法（Otsu's法），区域生长方法。对更高级的基于模型的分割技术，如主动轮廓模型（Snake）和图割（Graph Cut）方法，进行了深入的理论阐述和算法流程解析。 特征描述与表示： 讲解了如何用数学向量来描述图像中的局部或全局特征。除了经典的局部二值模式（LBP）和哈尔小波特征外，本书将大量篇幅用于介绍尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的原理、构建流程以及它们在目标匹配中的优势。 Hough变换与直线检测： 详细分析了Hough变换如何有效地从噪声数据中检测出参数空间中的结构（直线、圆）。探讨了如何优化Hough空间的累加过程以提高计算效率。 第三部分：计算机视觉：几何与三维重建 本部分将视角从二维平面扩展到三维世界，探讨了相机几何模型和场景重建的基本方法。 相机几何与标定： 阐述了理想针孔相机模型，并详细推导了内参矩阵和外参矩阵的含义。重点介绍了如何通过棋盘格或其他标定模板对相机进行精确标定，以消除镜头畸变并确定准确的投影关系。 立体视觉基础： 立体视觉是实现深度感知的基础。详细分析了双目视觉系统的几何关系，包括视差的定义和计算。重点讲解了视差图的计算方法，如块匹配算法（Block Matching）的优化策略和代价函数的选择。 单应性与变换： 深入讲解了二维图像间的透视变换（单应性矩阵）的数学表达及其应用，例如图像拼接和矫正。 运动恢复结构（SfM）导论： 简要介绍SfM的基本流程，即如何从多视角图像中同时估计相机位姿和场景的三维结构。 第四部分：模式识别与深度学习在视觉中的应用 本部分将传统的模式识别方法与前沿的深度学习框架相结合，展示如何构建现代化的视觉识别系统。 传统模式识别回顾： 简要回顾了经典的分类器，如K近邻（KNN）和支持向量机（SVM），并讨论了如何将手工提取的特征向量输入这些分类器进行目标分类。 卷积神经网络（CNN）原理： 详细剖析了卷积层的数学操作、激活函数（ReLU, Sigmoid）的作用以及池化层的目的。重点讲解了经典CNN架构（如LeNet、AlexNet）的设计思想。 主流深度学习架构与迁移学习： 深入研究了VGG、ResNet等主流网络结构的创新点及其对性能的提升。详细阐述了迁移学习的概念，指导读者如何利用预训练模型解决小数据集问题。 物体检测与分割的现代方法： 介绍了当前最先进的目标检测框架，包括基于区域的检测器（R-CNN系列）和单阶段检测器（YOLO、SSD），并探讨了实例分割（Mask R-CNN）的基本流程。 实践工具与框架： 本书提供了大量基于主流开源库（如OpenCV、TensorFlow/PyTorch）的代码示例，帮助读者将理论知识迅速转化为可运行的程序。实践部分覆盖了相机标定、实时目标跟踪和基础图像生成等多个实战项目。 总结 本书的编写风格注重理论的严谨性与工程实践的结合，力求为计算机视觉初学者提供一条清晰的学习路径，同时也为有一定基础的研究人员提供可靠的参考资料。通过对这些核心主题的系统学习，读者将能够深入理解数字世界如何被“看见”和“理解”。
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