variational methods in image segmetation pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Birkhaul

作者:Jean Michel Morel

出品人:

页数:245

译者:

出版时间:1995

价格:$ 99.38

装帧:

isbn号码:9780817637200

丛书系列:

图书标签:

图像分割
变分方法
图像处理
计算机视觉
优化算法
机器学习
深度学习
数学建模
模式识别
图像分析

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具体描述

This text contains a synthesis and a mathematical analysis of a wide set of algorithms and theories whose aim is the automatic segmentation of digital images as well as the understanding of visual perception. A common formalism for these theories and algorithms is obtained in variational form. Thanks to the formalization, mathematical questions about the soundness can be raised and answered. Perception theory has to deal with the complex interaction between regions and "edges" (or boundaries) in an image; in the variational segmentation energies, "edge" terms compete with "region" terms in a way which is intended to impose regularity on both regions and boundaries. The first part of the book presents a unified presentation of the evidence in favour of the conjecture. It is proven that the competition of one-dimensional and two-dimensional energy terms in a variational formulation cannot create fractal-like behaviour for the edges. The proof of regularity for the edges of a segmentation constantly involves concepts from geometric measure theory, which proves to be central in image processing theory. The second part of the book provides a fast and self-contained presentation of the classical theory of rectifiable sets (the "edges") and unrectifiable sets ("fractals").

《图像处理与计算成像》作者：[此处可填写真实作者姓名或留空] 出版社：[此处可填写真实出版社名称或留空] ISBN：[此处可填写真实ISBN或留空] 图书简介本书全面深入地探讨了当代图像处理和计算成像领域的核心理论、关键算法以及实际应用。本书旨在为高等院校的计算机科学、电子工程、信息与通信工程、自动化、以及相关交叉学科的本科高年级学生、研究生和专业研究人员提供一本系统、前沿且内容详实的参考教材与技术手册。本书的结构设计兼顾了理论的严谨性与实践的可操作性，内容覆盖从基础的图像表示到复杂的几何重建与深度学习在成像中的应用。我们着重于建立读者对图像信息本质的深刻理解，并掌握解决实际视觉问题的计算工具箱。第一部分：图像的数字表示与基础处理本部分首先系统回顾了数字图像的数学基础，包括采样、量化、色彩空间理论（如RGB、CMY、HSV、Lab等）及其在不同应用场景下的选择与转换。重点阐述了图像在频域中的表示方法，包括傅里叶变换（DFT）、离散余弦变换（DCT）在信号处理中的应用。随后，本书详细介绍了图像的增强技术。在空间域方面，涵盖了直方图均衡化、对比度拉伸的原理与优化方法，以及各种空间滤波器（如均值、中值、高斯滤波）的设计与性能分析，着重讨论了滤波器在降噪与边缘保留方面的权衡。在频率域，深入探讨了理想/Butterworth/高斯低通、高通和带通滤波器的设计，以及如何利用这些滤波器实现特定频率信息的增强或抑制。此外，本书专门辟出章节讨论图像的复原问题，区别于增强，复原旨在通过建模退化过程（如运动模糊、散焦）来恢复原始图像。这部分内容涵盖了点扩散函数（PSF）的估计方法，以及维纳滤波、约束最小化等经典复原算法的数学推导与实现细节。第二部分：图像分析与特征提取图像分析是理解图像内容的关键步骤。本部分聚焦于如何从原始数据中提取出具有语义或几何意义的特征。边缘检测是图像分析的基石，本书细致比较了梯度算子（Sobel, Prewitt, Roberts）的局限性，并深入讲解了最优边缘检测器——Canny算子的理论基础、多尺度分析以及滞后阈值连接的精妙之处。本章深入讨论了图像的分割技术。除了介绍基于阈值（如Otsu's方法）的全局分割外，本书更侧重于区域生长法、分水岭算法的机制，以及如何利用梯度信息进行区域划分。对于结构化分析，本书详细介绍了霍夫变换在线性和参数空间中检测直线和圆的方法，并扩展到高维参数空间的检测应用。特征点和描述符是构建视觉识别和匹配系统的核心。我们详尽阐述了尺度不变特征变换（SIFT）、加速鲁棒特征（SURF）的构建流程，包括尺度空间构建、关键点定位、方向分配和描述子生成。同时，对更现代的、依赖于学习的特征提取方法进行了概述，讨论了它们在光照和形变鲁棒性上的优势。第三部分：几何光学与三维重建基础计算成像的核心在于从二维图像中恢复三维信息。本部分奠定了读者理解几何光学投影模型的基础。详细讲解了相机模型，包括内参矩阵、外参矩阵，以及如何进行相机标定（利用棋盘格或平面图案）来精确获取这些参数。几何投影的逆过程——对极几何，是多视图重建的理论核心。本书深入推导了对极约束、本质矩阵（E）和基础矩阵（F）的数学关系，并介绍了RANSAC等鲁棒估计方法在求解这些矩阵中的实际应用。在三维重建方面，本书介绍了立体视觉的基本原理，包括视差图的计算、匹配策略（如块匹配和全局优化方法）以及视差到深度的转换。此外，对结构光、飞行时间（ToF）等主动成像技术的工作原理及其数据处理流程进行了专门介绍。第四部分：现代计算成像与深度学习集成随着计算能力的飞速发展，深度学习已成为图像处理和计算成像领域不可或缺的工具。本部分将经典理论与现代神经网络架构相结合。首先，系统介绍了卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测（如YOLO、Faster R-CNN）和语义分割（如U-Net架构）中的应用。重点分析了这些网络结构如何捕获图像的高级语义信息。在计算成像的具体应用中，本书探讨了深度学习在图像超分辨率（SR）、去模糊（Deblurring）和去噪（Denoising）中的最新进展。这部分内容不仅展示了基于全连接层或CNN的端到端映射，还讨论了如何将物理模型（如传感器噪声模型、退化核）嵌入到损失函数中，以实现更符合物理规律的成像重建。此外，本书对计算摄影学中的关键技术如高动态范围（HDR）成像、计算散焦合成（Light Field/Plenoptic Imaging）的原理进行了深入剖析，并探讨了如何利用深度学习来加速这些过程，例如实时光场渲染或无参考的HDR重建。总结本书内容丰富，理论与实践并重，涵盖了从经典到前沿的图像处理与计算成像技术栈。通过对数学原理的严谨阐述和对主流算法的详细剖析，读者将能够掌握解决复杂视觉计算问题的核心能力，并为进一步深入研究或投入工业界应用打下坚实的基础。本书的实例和伪代码旨在促进读者的动手实践能力，确保知识的有效转化。