Energy Minimization Methods in Computer Vision and Pattern Recognition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Blake, Andrew 编

出品人:

页数:494

译者:

出版时间:2009-09-18

价格:USD 99.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783642036408

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
• 模式识别
• 能量最小化
• 优化算法
• 图像处理
• 机器学习
• 数值方法
• 凸优化
• 变分法
• 目标函数

现代图形学与可视化中的几何表示与计算 本书简介 本书系统深入地探讨了现代计算机图形学与可视化领域中，用于描述、处理和渲染几何数据的基础理论、核心算法和前沿技术。内容聚焦于如何高效、准确地在数字环境中重构和操作现实世界及抽象空间中的几何实体。 第一部分：几何表示基础 第一章：离散几何与曲面建模 本章首先回顾了连续曲面在计算机中的离散化方法。我们详细讨论了多边形网格（Polygon Meshes）的拓扑结构和几何属性，包括法向量计算、边翻转操作（Edge Flips）以及网格简化（Mesh Simplification）算法，如二次误差度量（Quadric Error Metrics, QEM）。随后，引入了细分曲面（Subdivision Surfaces）的概念，重点剖析了Catmull-Clark、Loop等经典算法的数学基础、边界处理以及它们在平滑几何表示中的应用。此外，本书还深入探讨了参数化曲面，特别是NURBS（非均匀有理B样条）的数学原理、控制点、权重的定义、曲线和曲面的生成过程，以及它们在CAD/CAM系统中的核心地位。对于表面重建，我们考察了基于点云数据的隐式曲面表示，如泊松表面重建（Poisson Surface Reconstruction）和径向基函数（Radial Basis Functions, RBFs）在构造光滑、无自交表面中的作用。 第二章：拓扑与计算几何 本章致力于几何数据结构和计算几何的理论基石。我们详细阐述了二维和三维空间中的基础数据结构，如Delaunay三角剖分（Delaunay Triangulation）及其在最近邻搜索和网格生成中的应用，以及Voronoi图的性质和构造算法。在三维领域，我们着重分析了半边数据结构（Half-Edge Data Structure, HEDS）在高效遍历网格拓扑关系（顶点、边、面）中的优势，并讨论了其在几何编辑操作中的实现细节。计算几何部分涵盖了碰撞检测的基本原理，包括凸体与凸体（如GJK算法）、凸体与非凸体的分离轴定理（Separating Axis Theorem, SAT）的应用。此外，还探讨了布尔操作（Boolean Operations）在组合几何中的实现挑战，如布尔并集、交集和差集运算在网格模型上的精确处理。 第二部分：几何处理与分析 第三章：网格处理与几何编辑 本章关注于对现有几何模型进行几何优化和局部/全局编辑的技术。我们深入研究了基于微分几何的网格处理，包括离散拉普拉斯-贝尔特拉米算子（Discrete Laplace-Beltrami Operator, LBO）的推导及其在平滑、正则化和几何分析中的核心作用。对于网格的修改，我们详细讨论了基于拉普拉斯的坐标编辑方法（Laplacian Editing），该方法允许用户通过指定少量控制点的位移来驱动整个模型的大范围、自然变形。纹理空间中的几何编辑技术，如参数化引导下的几何重构，也被纳入讨论范围。在网格修复方面，我们分析了处理空洞填充（Hole Filling）、自相交修复和拓扑错误的自动化检测与修正策略。 第四章：几何形态描述与特征提取 本章探讨了如何从复杂的几何数据中提取有意义的结构信息和形态描述符。我们考察了尺度空间理论（Scale-Space Theory）在几何特征检测中的应用，如何通过多尺度分析稳定地识别出边缘、角点和高曲率区域。对于曲面，我们详细阐述了主曲率（Principal Curvatures）、高斯曲率（Gaussian Curvature）和平均曲率（Mean Curvature）的离散计算方法及其物理意义。形状描述方面，本书引入了基于形状上下文（Shape Context）、描述子和几何频谱分析（如使用LBO的特征向量）的全局和局部形状描述技术，这些技术对于模型检索和识别至关重要。 第三部分：高级可视化与渲染 第五章：数据可视化与渲染算法 本章侧重于将处理后的几何模型转化为视觉可感知的图像。我们从光线追踪（Ray Tracing）的基础开始，详细解析了光线与几何体的交点测试，以及高级光线追踪技术如路径追踪（Path Tracing）和重要性采样（Importance Sampling）在实现逼真全局光照（Global Illumination）中的作用。对于实时渲染，我们深入探讨了基于栅格化的管线（Rasterization Pipeline），重点分析了深度缓冲（Z-buffering）、模板缓冲、屏幕空间环境光遮蔽（SSAO）和屏幕空间反射（SSR）等关键技术。此外，体积渲染（Volume Rendering）作为处理非表面数据（如烟雾、医学扫描数据）的重要手段，其传递函数（Transfer Functions）的定义、光线投射（Ray Casting）算法和切片可视化技术被详细阐述。 第六章：几何数据的高效组织与查询 为了实现大规模场景的快速渲染和高效几何查询，数据结构的选择至关重要。本章系统性地介绍了空间划分技术，包括包围盒层次结构（Bounding Volume Hierarchies, BVH）的构建算法（如SAH准则）、遍历策略以及动态场景下的更新机制。我们对比了k-d树、八叉树（Octrees）和BSP树在不同应用场景下的优缺点。对于大规模点云数据的处理，本书探讨了基于体素（Voxel）的结构，如稀疏体素八叉树（Sparse Voxel Octrees, SVO），及其在内存管理和光照缓存中的应用。本章强调了这些数据结构在加速光线追踪、碰撞检测以及传感器数据处理中的实际工程实现。 第七章：几何数据的纹理与材料 本章探讨了如何为几何体附加视觉细节和材料属性。我们详细解析了参数空间与纹理坐标的映射，包括环境贴图（Environment Mapping）和立方体贴图（Cube Mapping）技术。在材料建模方面，我们深入分析了基于物理的渲染（Physically Based Rendering, PBR）的核心概念，特别是微表面理论（Microfacet Theory），以及BRDF（双向反射分布函数）模型的数学形式，如Cook-Torrance模型在模拟金属和电介质表面的表现。此外，法线贴图（Normal Mapping）和置换贴图（Displacement Mapping）的生成与应用，以及它们在不增加几何复杂性的前提下提升视觉真实感的技术细节被深入剖析。 总结 本书旨在为计算机图形学、科学可视化、虚拟现实以及相关领域的研究人员和高级工程师提供一个坚实的理论和实践基础，使其能够理解和掌握从底层几何表示到上层复杂视觉效果的完整技术栈。内容强调算法的严谨性、实现的工程可行性，并结合最新的研究进展，确保读者能够应对当前和未来几何计算领域的挑战。

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这本书的阅读体验，说实话，是一场对耐心的终极考验。它的行文风格极其严谨，几乎没有为了迎合大众读者而使用的简化语言，每一个术语的引入都伴随着精确的定义和严格的语境限定。对于初学者而言，这无疑是一道高耸的门槛，我建议任何想要啃下这本书的人，必须具备扎实的微积分和线性代数背景，否则很容易在开头的几章就迷失方向。我记得在解析某个复杂的能量最小化框架时，我光是理解作者对某个约束条件的解释，就查阅了三本不同的参考书。这种高强度的认知负荷，虽然累人，但一旦攻克，那种豁然开朗的感觉是无可替代的。它迫使读者真正沉下心来，思考每一个数学符号背后的物理或几何意义，而不是满足于表面的理解。

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从学术历史的角度来看，这本书的价值远超一本普通的教材或专著。它更像是一部关于“如何构建可计算的视觉模型”的哲学指南。作者没有仅仅罗列现有的技术，而是深入探讨了“为什么”这些方法有效，以及在面对新的、更复杂的现实世界数据（比如高维、非结构化数据）时，我们现有的优化工具链的局限性在哪里。书的最后一部分对未来研究方向的展望尤为精辟，它指出了当前能量最小化方法在处理实时性、鲁棒性方面的瓶颈，并暗示了如随机优化和基于学习的参数调整等新范式可能扮演的角色。这使得这本书不仅是回顾过去成就的纪念碑，更是一座指引未来研究者探索方向的灯塔。它为理解整个计算机视觉优化领域的演进脉络提供了绝佳的视角。

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这本书的装帧和印刷质量简直是教科书级别的典范。封面设计大气磅礴，那种深邃的蓝色调配上清晰的白色字体，初拿到手里就给人一种沉甸甸的专业感。内页的纸张选择也十分考究，触感细腻，即便是长时间阅读也不会感到刺眼，这对于需要处理大量公式和图表的读者来说，无疑是一种福音。装订得非常牢固，即使经常翻阅查阅，也不用担心书页脱落的问题。尤其值得称赞的是，书中对各种插图和示意图的处理达到了极高的水准，线条的粗细、颜色的区分都经过精心设计，使得复杂的几何结构和算法流程图一目了然。拿到手上，就能感受到出版方在每一个细节上倾注的心血，完全对得起它在专业领域内的声誉。这种对物理载体的重视，让冰冷的技术内容也染上了一层厚重的学术气息，是那种适合收藏而非仅仅用于快速参考的书籍。

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作为一名常年与机器学习模型打交道的工程师，我最看重的是技术书籍的“可操作性”和“前沿性”。这本书在这两方面都表现出了极强的竞争力。它不仅回顾了经典的迭代优化方法，比如梯度下降、牛顿法在视觉问题中的变体，更重要的是，它系统地介绍了近年来新兴的、针对大规模非凸优化问题的求解策略。书中对某些特定结构（如稠密CRF模型）的优化算法的分析，详细到了伪代码层面，这对于我们实际搭建系统原型至关重要。我甚至可以根据书中提供的思路，直接在自己的项目中复现和改进某些优化步骤。这种从理论到实践的无缝对接，是很多同类书籍所欠缺的，它真正做到了服务于工程实现的需求。

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我这次购入这本书的初衷是想深入理解现代计算机视觉领域中那些底层优化理论的实际应用。坦白说，这本书的理论深度远超我的预期，它并非那种浅尝辄止、仅停留在概念介绍的普及读物。作者在开篇就搭建了一个非常扎实的数学基础框架，包括凸优化、拉格朗日对偶原理等，这部分内容讲解得极其详尽，但又没有过度纠缠于纯粹的数学证明，而是巧妙地将理论工具与具体的视觉任务，比如图像分割、立体匹配中的能量函数构造，紧密地联系起来。阅读过程中，我多次停下来，对照书中的推导过程，重新审视自己过去对某些算法的理解偏差。这种循序渐进、步步为营的叙述方式，极大地增强了知识的内在连贯性，让人感觉每学到一个新概念，都是建立在坚实地基之上的，而不是空中楼阁。

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