图像处理与计算机视觉算法详解（第二版）：核心技术与实践

《图像处理与计算机视觉算法》第二版是一本专注于图像处理和计算机视觉领域的专业书籍，作者是J.R.帕克。本书旨在提供实用的理论和技术，帮助读者理解和应用在实际系统中的视觉算法。书中内容涵盖了广泛的主题，从OpenCV的基础使用到高级图像分析方法。 第1章介绍了视觉系统的实践方面，包括图像显示、输入输出以及与AIPIV库的交互。OpenCV是一个重要的工具包，被广泛用于计算机视觉，它提供了基本的代码示例和IplImage数据结构，用于处理图像读取、写入和显示。章节中还涉及了图像捕获和如何通过接口与外部库进行集成。 第二章深入探讨了边缘检测技术，这是图像分析的核心部分。作者阐述了边缘检测的目的，传统方法和理论，以及诸如模板匹配、Marr-Hildreth边缘检测器、Canny边缘检测器和Shen-Castan(ISEF)边缘检测器等模型。章节中还提供了源代码示例，以便读者学习和实践。 第三章讲解了数字形态学，包括形态学的基本定义、连通性分析，以及二值操作如膨胀、腐蚀、开运算和闭运算。MAX编程语言被用来演示高级的形态学操作，并介绍了“hit-and-miss”变换以及识别区域边界的方法。 第四章关注灰度级分割，包括基于边缘像素、迭代选择、直方图方法、熵计算、模糊集和多阈值技术等策略。书中展示了如何使用这些方法进行纹理和光照建模，以及结果的比较。 第五章进一步研究纹理和颜色分析，涵盖了灰度级和彩色图像的纹理分析，如灰度级共生矩阵、能量、表面属性和色彩分割。此外，还讨论了不同类型的纹理特征提取方法。 第六章介绍了图像细化（或称骨架化），通过Medial Axis Transform、轮廓处理和各种细化算法，如Zhang-Suen、Stentiford和Holt算法，展示了如何从复杂图像中提取骨架结构。 第七章聚焦于图像恢复，探讨了图像退化的现实世界因素，以及频域分析、滤波技术（如傅里叶变换、逆滤波和Wiener滤波）在去噪、降噪和特殊模糊效果去除中的应用。 第八章涉及对象分类，讲解了统计学和模式识别在对象识别中的作用，如最小距离分类器、支持向量机、集成学习方法（如bagging和boosting）以及符号识别，如手写字符识别和音乐符号识别。 第九章讨论内容搜索，如何通过实例查找图像，涉及色彩和灰度特征的提取，以及针对不同应用场景的搜索策略。 第十章则探讨了高性能计算在视觉和图像处理中的应用，包括并行计算、共享内存和消息传递模型，以及如何利用GPU进行加速。 综上，这本书为读者提供了一个全面的指南，涵盖了从基础图像处理到高级视觉分析的各个环节，适合计算机视觉工程师、科研人员和学生参考。