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出版者:Springer

作者:Luiz Velho

出品人:

页数:462

译者:Silvio Levy

出版时间:2008-10-20

价格:USD 89.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9781848001923

丛书系列:

图书标签:

• CG
• 图像处理
• 计算机图形学
• 计算机视觉
• 图像分析
• 算法
• 数字图像处理
• 图像识别
• 模式识别
• 应用
• 技术

《计算机视觉中的图像分析与模式识别》 图书简介 本书聚焦于计算机视觉领域的核心议题——图像分析与模式识别的理论基础、先进算法及其在实际应用中的部署。不同于侧重于图像生成与渲染的传统图形学著作，本书深入探讨了机器如何“理解”和“解释”图像内容，是构建智能视觉系统的关键桥梁。 全书结构严谨，从最基础的图像表示与数字信号处理出发，逐步构建起从低级特征提取到高级语义理解的知识体系。我们致力于为读者提供一个全面、深入且具有实践指导意义的学习路径，使其能够掌握当前最主流的图像分析技术，并应对复杂的视觉挑战。 --- 第一部分：基础理论与图像预处理 第1章：数字图像基础与采集 本章首先界定了数字图像的数学模型，包括像素的离散化、量化过程以及色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的转换与选择。重点阐述了图像采集过程中的噪声源（如散粒噪声、高斯噪声）及其对后续处理的影响。内容涵盖了基本的图像代数运算、几何变换（平移、旋转、缩放）的原理及其在图像配准中的应用。 第2章：图像增强与复原 图像增强是改善人眼视觉效果或便于机器分析的关键步骤。本章详细剖析了空域增强方法，如直方图均衡化、对比度拉伸，以及基于滤波器的空间域增强技术（如卷积操作、高斯平滑、锐化滤波器如Laplacian和Sobel算子）。 在图像复原方面，本书深入讨论了图像退化模型（点扩散函数，PSF）的建立。复原技术包括基于傅里叶变换的频率域滤波，如理想低通/高通滤波器，以及更复杂的维纳滤波（Wiener Filter）和约束最小二乘滤波器的原理及其在消除运动模糊和散焦问题中的应用。 第3章：图像分割的经典方法 图像分割是将图像划分为有意义子区域的过程，是模式识别的先决条件。本章详细介绍了基于阈值的分割技术，包括全局阈值法和Otsu的最佳阈值确定算法。随后，转向基于区域的方法，如区域生长、区域分裂与合并的策略。此外，还系统讲解了基于边缘检测的分割，包括Canny边缘检测器的多阶段优化流程，以及Hough变换在线性和圆形的精确检测中的应用。 --- 第二部分：特征提取与描述 第4章：低级特征描述子 有效的特征是区分不同对象的关键。本章侧重于描述图像局部结构和纹理的传统方法。内容包括： 1. 局部描述符： SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）的构建原理、尺度空间理论及其对仿射变换的鲁棒性分析。 2. 纹理分析： 基于灰度共生矩阵（GLCM）的统计特征（如能量、熵、对比度）提取，以及Gabor滤波器在特定方向和频率纹理分析中的作用。 第5章：形状表示与描述 形状是物体识别中区别于颜色和纹理的重要信息。本章介绍了几种主要的形状表示方法： 1. 边界描述： 傅里叶描述子、形状上下文（Shape Context）的计算与应用。 2. 区域描述： 基于骨架化（Skeletonization）的拓扑结构分析，以及Hu矩（不变矩）在抵抗平移、缩放和旋转时的特性。 3. 轮廓分析： 傅里叶描述子在形状匹配中的优势与局限性。 --- 第三部分：模式识别与分类 第6章：统计模式识别基础 本章为深度学习方法奠定统计学基础。内容涵盖了模式识别的决策理论，如贝叶斯决策论、最小错误率分类器。我们详细分析了参数估计方法（如最大似然估计MLE）和非参数方法（如K近邻KNN）。主成分分析（PCA）作为一种经典降维技术，将被深入探讨其在线性可分数据降维和特征选择中的核心地位。 第7章：支持向量机（SVM）与核方法 支持向量机是解决中小规模数据集分类问题的强大工具。本章详细阐述了线性SVM的原理，包括最大间隔分类器、拉格朗日对偶问题求解。重点在于核函数（Kernel Function）的选择与应用，如高斯核（RBF）和多项式核，如何将低维特征映射到高维特征空间以解决非线性可分问题。 第8章：传统机器学习分类器在视觉中的应用 本章探讨了其他经典分类器在图像分类任务中的性能对比： 1. 决策树与随机森林： 结构构建、信息增益/基尼系数，以及集成学习如何提高分类精度和稳定性。 2. 朴素贝叶斯分类器： 在文本和简单特征集上的快速应用及其对特征独立性假设的讨论。 3. 分类器的评估指标： 深入分析混淆矩阵、精确率、召回率、F1分数以及ROC曲线在评估视觉系统性能时的重要性。 --- 第四部分：现代视觉分析：从稀疏到密集 第9章：稀疏表示与字典学习 随着大数据时代的到来，如何用更少的冗余信息来表示复杂图像成为研究热点。本章引入了字典学习的概念，如K-SVD算法，用于从数据中自动学习最优的基（原子）集合。稀疏编码在图像去噪和压缩感知中的理论基础将被详细推导。 第10章：深度卷积网络（CNN）的架构与训练 本书的最后部分转向当代最前沿的深度学习技术。本章详细介绍了卷积神经网络的结构基础，包括卷积层、池化层、激活函数的作用。我们深入剖析了经典的CNN架构，如LeNet、AlexNet、VGG，重点在于它们如何通过层次化的特征提取实现高层语义理解。训练过程包括反向传播算法的机制、优化器（如SGD、Adam）的选择及其对模型收敛速度和泛化能力的影响。 第11章：目标定位与实例分割 在识别出“有什么”之后，定位“在哪里”是计算机视觉的下一个挑战。本章系统对比了当代目标检测框架： 1. 两阶段检测器： R-CNN系列（Fast/Faster R-CNN）的区域提议网络（RPN）机制。 2. 一阶段检测器： YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的速度优势与权衡。 3. 实例分割： Mask R-CNN如何在目标检测的基础上引入掩膜分支，实现像素级的精确分割。 --- 适用对象： 本书面向计算机科学、电子工程、自动化及相关专业的本科高年级学生、研究生，以及在工业界从事图像处理、模式识别、机器人视觉或需要深入理解机器感知系统的工程师和研究人员。读者需具备扎实的线性代数、概率论与微积分基础。 本书特色： 全书理论推导严密，同时辅以大量的伪代码和算法流程图，确保读者不仅理解“是什么”，更能掌握“如何做”。通过对经典方法和现代深度学习方法的全面覆盖，读者将获得构建鲁棒、高效的智能视觉系统的必备知识体系。

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这本书绝对是计算机图形学和计算机视觉领域的一个里程碑式的著作！作为一个在相关领域摸爬滚打了多年的研究人员，我常常感到对某些复杂算法的理解不够透彻，或者在选择最佳方法时感到困惑。而这本书，就像一座灯塔，照亮了我前进的道路。它以极其严谨的学术态度，深入浅出地阐述了图像处理的各个方面，从基础的滤波和变换，到更前沿的深度学习在图像分析中的应用，都进行了详尽的论述。书中对于图像配准、立体视觉以及运动估计的讲解，逻辑清晰，推导严密，让我对这些核心技术有了更深刻的理解。我特别欣赏作者对于不同算法的比较分析，以及对它们在实际应用中优缺点的权衡，这对于指导我的研究方向和项目选择非常有帮助。这本书的内容涵盖之广，讲解之深入，让我叹为观止。我毫不犹豫地推荐这本书给所有希望在该领域取得突破的研究者和工程师。

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这是一本能让你“看到”图像背后故事的书！我一直对图像如何被计算机“理解”和“处理”感到非常着迷，尤其是在艺术创作和交互式应用方面。这本书在这方面做得尤为出色。它从最基础的图像获取和表示讲起，然后逐步深入到更复杂的图像分析和理解技术。我发现书中对于图像的语义分割、场景理解等章节非常有启发性，它让我能够理解计算机是如何识别图像中的物体、理解它们之间的关系，甚至推断出场景的含义。书中关于图像检索和相似性度量的内容，也为我开发一些智能搜索应用提供了思路。我尤其欣赏作者在讲解过程中，始终将理论与实际应用相结合，让抽象的概念变得具体可感。书中提到的图像复原和超分辨率技术，更是让我看到了如何“修复”和“增强”低质量图像的无限可能。这本书不仅是技术指南，更像是一位充满智慧的导师，引导我探索图像处理的奥秘，并将其应用于更广泛的领域。

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简直是图像处理领域的“宝藏书”！我是一个图形学爱好者，一直以来都对如何让数字图像更加生动逼真充满好奇。这本书完全满足了我对“为什么”和“怎么做”的探求。它不仅仅是技术的堆砌，更像是一次深入的对话，作者用一种非常易于理解的方式，将那些看似高深的图像处理概念娓娓道来。从光照模型、纹理映射这些与图形学紧密相关的基础，到如何通过图像分析来理解和合成三维场景，这本书都给出了非常到位的讲解。我印象最深刻的是关于图像合成和风格迁移的部分，作者详细介绍了生成对抗网络（GANs）在图像生成方面的潜力，以及如何利用深度学习技术创造出令人惊叹的艺术作品。书中对不同图像处理算法的比较分析也非常客观，帮助我理解了在特定场景下选择最合适方法的关键。而且，书中提到的许多前沿技术，让我看到了这个领域未来的发展方向。这本书的排版也很舒服，图文并茂，让人阅读起来不会感到枯燥。

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一本理论与实践并重的佳作！这本书简直为我打开了计算机图形学与计算机视觉领域图像处理的新视野。我是一名刚入门的研究生，之前对这方面虽然有所了解，但总感觉隔靴搔痒，很多概念的理解不够深入。这本书的出现，就像一位经验丰富的向导，循序渐进地带领我穿越图像处理的复杂迷宫。从基础的像素操作、色彩空间转换，到更高级的滤波、边缘检测、特征提取，甚至是图像复原和增强，每一个章节都详实而清晰。书中不仅给出了严谨的数学推导和理论解释，更重要的是，它提供了大量的代码示例和实际应用场景的分析。我尤其欣赏作者在讲解每种算法时，都会深入剖析其背后的原理，以及在不同应用中的优缺点。例如，在讲解傅里叶变换时，作者并没有仅仅停留在数学公式层面，而是生动地展示了其在频率域分析中的强大作用，以及如何利用其进行图像压缩和去噪。书中对于图像重建和形状分析的章节，更是让我受益匪浅，让我能够更自信地处理复杂的视觉任务。我强力推荐给所有对图像处理感兴趣的朋友，无论是初学者还是有一定基础的从业者，都能从中获得宝贵的知识和启发。

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太棒了！这本书的深度和广度都超出了我的预期。作为一个有着多年计算机视觉项目经验的工程师，我一直在寻找一本能够系统性梳理和提升我这方面知识的书籍。这本书恰恰满足了我的需求。它对图像识别、目标检测、图像分割等核心计算机视觉任务的讲解，既有理论基础的扎实支撑，又有实践层面的细致指导。书中对于各种经典和现代算法的介绍，都非常全面，并且深入分析了它们的优势和局限性。我特别喜欢作者在讲解过程中，经常会引用相关的学术论文和最新研究成果，这让我能够及时了解到该领域的最新动态。书中对于图像特征提取和描述的部分，以及多视图几何和三维重建的章节，对我来说具有极高的参考价值。它不仅让我回顾了那些重要的理论知识，还提供了一些在实际项目中可以借鉴的技巧和方法。总而言之，这本书是一本不可多得的、能够帮助我深入理解和提升计算机视觉技术能力的实用宝典。

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