2d Object Detection and Recognition pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:The MIT Press

作者:Yali Amit

出品人:

页数:324

译者:

出版时间:2002-11-01

价格:USD 50.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780262011945

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
• 2D目标检测
• 目标识别
• 计算机视觉
• 深度学习
• 图像处理
• 机器学习
• 模式识别
• 人工智能
• 算法
• OpenCV

《数字影像的深度解析：从特征提取到场景理解》 引言 在这个信息爆炸的时代，数字影像已成为我们感知世界、记录生活、分析数据不可或缺的媒介。从社交媒体上的分享，到医学影像的诊断，再到自动驾驶系统的“眼睛”，图像无处不在，其蕴含的信息量更是难以估量。然而，原始的像素信息往往是杂乱无章的，要从中提取有意义的洞察，需要强大的图像分析技术。本书旨在深入探讨数字影像分析的核心技术，揭示如何将原始的像素点转化为结构化的信息，并最终实现对图像内容的深度理解，为计算机视觉领域的进一步发展提供坚实的基础。 第一部分：构建视觉的基石——图像表示与特征提取 图像分析的第一步，是如何将肉眼可见的图像转化为计算机能够理解的“语言”。本部分将从最基础的图像表示形式出发，逐步深入到如何从中提取能够表征图像内容的关键信息，即特征。 像素的舞蹈：数字图像的基础构成 我们首先会探讨数字图像是如何由离散的像素点构成的。理解像素的含义，包括灰度值、颜色模型（如RGB、HSV）以及它们如何共同构成我们看到的丰富色彩，是理解后续所有图像处理和分析技术的前提。我们将分析不同颜色空间的特性及其在特定应用场景下的优势。 边缘的呼唤：图像的轮廓与结构 图像中的边缘信息是物体形状和轮廓的重要线索。本章将详细介绍各种经典的边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Laplacian算子，以及Canny边缘检测算法。我们将深入分析这些算法的工作原理，包括梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值等关键步骤，并探讨它们在不同噪声环境下的表现。此外，还会讨论如何利用边缘信息来构建图像的结构化表示。 纹理的低语：表面材质的密码 纹理是描述物体表面材质、粗糙度、重复模式等视觉特性的重要信息。本节将介绍多种纹理特征描述方法，包括灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）、Gabor滤波器等。我们将深入理解这些方法如何捕捉图像的局部统计信息和频率信息，并分析它们在材质识别、图像分割等任务中的应用。 点亮世界的关键：局部特征的提取 图像中的关键点（Keypoints）是那些在尺度、旋转和光照变化下仍然保持稳定的局部区域。本部分将重点介绍SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）、SURF（Speeded Up Robust Features）以及ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等经典的局部特征描述子。我们将详细解析它们如何通过构建图像金字塔、检测Harris角点或FAST角点，再结合描述子提取（如DoG、Hessian矩阵、BRIEF），来实现对图像特征的鲁棒性描述。这些局部特征在图像匹配、全景拼接等领域扮演着至关重要的角色。 从局部到全局：形状与轮廓的描绘 除了局部特征，全局的形状信息对于理解图像内容同样重要。本章将探讨如何从边缘、轮廓甚至点云数据中提取形状特征，例如Hu矩、形状上下文（Shape Context）等。我们将分析这些特征如何能够跨越尺度和旋转的变化，提供对物体整体形态的描述。 第二部分：让计算机“看见”——图像的分割与场景理解 特征提取为计算机提供了理解图像内容的“原材料”，而图像分割和场景理解则是将这些“原材料”加工、组织，最终形成对图像整体含义的认知。 划分世界的边界：图像分割的艺术 图像分割是将图像划分为具有相似属性的若干区域或对象的任务。本部分将涵盖多种经典的分割技术。 基于阈值的方法： 介绍全局阈值和局部阈值方法的原理，以及Otsu法的数学基础，分析其在简单背景下图像分割的有效性。 区域生长法： 探讨如何通过种子点和相似性准则逐步扩展区域，实现对连续同质区域的分割。 基于边缘的方法： 回顾前面章节的边缘检测知识，并介绍如何利用边缘信息连接成封闭轮廓，从而实现区域分割。 聚类算法在分割中的应用： 介绍K-Means、Mean Shift等聚类算法如何将像素根据其颜色、纹理等特征划分到不同的簇，实现图像的分割。 图割（Graph Cut）方法： 深入分析图论在图像分割中的应用，特别是如何构建能量函数并利用图割算法（如最小割/最大流）来求解最优分割。 理解空间关系：物体定位与跟踪 在许多应用中，仅仅识别出图像中的物体是不够的，还需要知道它们的位置，甚至在视频序列中跟踪它们的运动。 滑动窗口与区域提议： 介绍传统的滑动窗口方法以及更高效的区域提议网络（Region Proposal Network）技术，为后续的物体识别提供候选区域。 目标跟踪的原理： 探讨目标跟踪的基本思路，包括基于特征匹配的跟踪、基于模型更新的跟踪（如卡尔曼滤波器、粒子滤波器）以及基于深度学习的跟踪方法。分析不同跟踪算法在面对遮挡、尺度变化、形变等挑战时的策略。 赋予意义的标签：场景的识别与分类 将图像中的单个对象或区域识别出来后，如何理解它们之间的相互关系，以及整个场景的含义，是场景理解的终极目标。 图像分类的挑战与方法： 介绍图像分类的基本任务，包括如何提取全局特征（如HOG、LBP的全局统计）以及利用支持向量机（SVM）、随机森林等分类器进行分类。 场景的结构化理解： 探讨如何通过组合局部信息和全局上下文来理解场景，例如通过分析物体之间的空间关系、物体的功能性联系等，来推断场景的类型（如“厨房”、“公园”）。 关系推理的初步探索： 简要介绍如何对场景中的物体之间的语义关系进行初步的推理，例如“人站在草地上”。 从二维到三维的飞跃：深度感知与几何重建 虽然本书的重点在于二维图像分析，但理解深度信息对于更深层次的场景理解至关重要。我们将初步探讨如何从单目或双目图像中估计深度信息，以及如何利用这些信息进行简单的三维重建，从而丰富对场景的认知。 第三部分：实战演练——图像分析技术的应用与挑战 理论知识最终需要通过实践来检验和深化。本部分将带领读者走进图像分析技术的实际应用领域，并讨论当前面临的挑战和未来的发展方向。 工业生产的“智能眼”：质量检测与缺陷识别 在制造业中，自动化质量检测是提高生产效率和产品质量的关键。本书将展示如何利用图像分割、特征提取和模式识别技术，实现对产品表面的划痕、污渍、尺寸偏差等缺陷的自动检测。 守护健康的“火眼金睛”：医学影像分析 医学影像（如X光、CT、MRI）是诊断疾病的重要依据。我们将探讨如何利用图像分析技术，辅助医生进行病灶的自动检测、分割和量化，从而提高诊断的准确性和效率。 安全生产的“智慧守护者”：安防监控与行为分析 在视频监控领域，实时检测异常行为、识别特定目标是保障公共安全的重要手段。本书将介绍如何利用目标跟踪、姿态估计和行为识别技术，实现对人群流动、异常事件的监控。 塑造虚拟世界的基石：计算机图形学与增强现实 图像分析技术也深刻影响着计算机图形学和增强现实（AR）的发展。我们将简要介绍如何利用图像信息进行三维场景的建模、纹理映射，以及如何在现实世界中叠加虚拟信息。 前沿探索与未来展望：深度学习的浪潮 尽管本书侧重于经典的图像分析技术，但无法回避的是深度学习对该领域的颠覆性影响。本章将对深度学习在图像特征提取（如卷积神经网络CNN）、物体检测（如Faster R-CNN, YOLO）和图像分割（如U-Net）等方面的突破性进展进行概述，并探讨经典方法与深度学习方法之间的联系与融合。我们将讨论深度学习带来的机遇，也包括其在可解释性、计算资源需求等方面的挑战。 结论 数字影像分析是一个充满活力且不断发展的领域。通过对图像表示、特征提取、分割与场景理解的深入学习，读者将能够掌握一套强大的工具，以洞察图像中蕴含的丰富信息。本书希望能够为读者打下坚实的理论基础，激发对该领域更深层次的探索兴趣，并为未来在各种实际应用中解决复杂问题提供有力的支撑。我们相信，随着技术的不断进步，数字影像分析将继续在推动科学研究、改善人类生活等方面发挥越来越重要的作用。

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