Curvature Scale Space Representation pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:F. Mokhtarian

出品人:

页数:450

译者:

出版时间:2010-11-2

价格:USD 135.00

装帧:Paperback

isbn号码:9789048162703

丛书系列:

图书标签:

• 学术
• 图像处理
• 计算机视觉
• 尺度空间
• 曲率
• 特征提取
• 图像分析
• 模式识别
• 数学形态学
• 图像理解
• 几何学

《曲率尺度空间表示》 本书深入探讨了一种强大而优雅的图像和形状表示方法——曲率尺度空间。它提供了一个统一的框架，用于理解和分析图像在不同尺度下的几何结构，尤其侧重于如何利用曲率信息来揭示图像的内在特征。 核心概念与理论基础 本书首先从数学上严谨地阐述了曲率的概念，包括其在二维曲线和三维曲面上的定义及其重要性。我们介绍了高斯曲率、平均曲率等关键度量，并解释了它们如何反映局部几何形状的凸凹程度和扭曲情况。 在此基础上，本书引出了尺度空间理论，并将其与曲率分析相结合。尺度空间的核心思想是通过对图像进行不同程度的模糊处理（通常使用高斯核），来观察图像特征在不同分辨率下的变化。这种模糊处理使得图像中的噪声被平滑，同时突出了在不同尺度下保持稳定的重要结构。 本书详细介绍了如何构建曲率尺度空间。这涉及到如何计算图像在各个尺度下的曲率张量，并如何有效地提取和表示这些曲率信息。我们探索了离散化曲率张量的各种方法，以及如何在数字图像处理的框架下实现这些计算。 表示方法与算法 《曲率尺度空间表示》重点介绍了几种核心的曲率尺度空间表示方法。其中包括： 曲率尺度空间特征点检测： 借鉴了尺度空间理论中经典的SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）等特征点检测思想，本书提出了一种基于曲率的特征点检测算法。这种算法能够检测出图像中在不同尺度下都保持稳定的、具有代表性的关键点，这些点往往对应着图像中的角点、边缘交叉点等显著结构。我们详细阐述了算法的原理，包括如何通过分析曲率尺度空间的极值来寻找候选特征点，以及如何进行非极大值抑制和精确位置定位。 曲率尺度空间描述子： 仅仅检测到特征点是不够的，还需要为这些特征点提供具有判别力的描述。本书提出了几种基于曲率的描述子。这些描述子通过编码特征点周围局部区域的曲率信息，来捕捉形状的细节和变化。我们深入讨论了如何设计这些描述子，使其具有尺度不变性和旋转不变性，从而能够鲁棒地匹配不同视角下的相同特征。 曲率尺度空间边缘与轮廓提取： 图像的边缘和轮廓是理解物体形状的关键。本书展示了如何利用曲率尺度空间来有效地提取图像中的边缘和轮廓。通过分析曲率的零交叉点和符号变化，能够精确地定位图像中的边界。我们还探讨了如何利用多尺度的曲率信息来处理弱边缘和噪声，从而获得更完整、更鲁棒的轮廓表示。 曲率尺度空间形状分析与匹配： 在理解了曲率尺度空间的表示能力后，本书进一步将其应用于高级的形状分析任务。这包括使用曲率尺度空间特征进行图像检索、物体识别和图像配准。我们详细介绍了如何基于曲率尺度空间描述子构建形状模型，以及如何利用这些模型来进行高效的形状匹配。 应用领域与案例分析 本书不仅提供了扎实的理论基础和算法实现，还通过丰富的案例分析展示了曲率尺度空间表示的广泛应用。这些应用涵盖了： 计算机视觉： 在物体识别、场景理解、运动跟踪等领域，曲率尺度空间为提取鲁棒的几何特征提供了有力工具。例如，在识别具有复杂形状的物体时，其曲率特征能够很好地捕捉物体的轮廓和局部细节。 医学图像分析： 在分析医学影像（如CT、MRI）时，精确地识别和分割器官、病灶等结构至关重要。曲率尺度空间能够帮助提取这些结构的精确边界和形状特征，从而辅助医生进行诊断和治疗规划。 计算机图形学： 在三维模型重建、形状插值和变形等领域，曲率信息是描述和操纵几何形状的关键。曲率尺度空间表示可以用于生成平滑的、符合几何规律的曲面。 模式识别： 无论是字符识别、手势识别还是其他类型的模式识别，曲率尺度空间都能够为提取具有判别力的形状特征提供基础。 优势与创新 本书强调了曲率尺度空间表示相较于传统方法的独特优势： 几何意义强： 曲率信息直接反映了图像的局部几何形状，具有直观的物理含义，易于理解和解释。 尺度不变性： 通过尺度空间的处理，能够提取在不同分辨率下都保持一致的特征，对图像缩放具有鲁棒性。 鲁棒性： 与一些依赖于梯度或颜色信息的特征相比，曲率信息对噪声和光照变化往往更加鲁棒。 统一框架： 提供了一个统一的视角来理解和分析图像的几何结构，能够处理点、线、面等多种几何元素。 本书特色 理论与实践并重： 既有深入的数学推导和理论分析，也有详细的算法描述和实现指导。 内容详实： 涵盖了曲率尺度空间表示的方方面面，从基础概念到高级应用。 图文并茂： 辅以大量的图示和示例，帮助读者直观理解抽象概念。 面向读者广泛： 适合计算机视觉、模式识别、医学图像分析、计算机图形学等领域的研究人员、工程师以及高年级本科生和研究生。 《曲率尺度空间表示》是一部关于如何利用几何形状的内在属性来理解和分析图像的权威著作。通过学习本书，读者将能够掌握一种强大的图像表示技术，并将其应用于解决各种复杂的视觉问题。

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