图像处理与计算机视觉算法详解(第二版):核心技术与实践
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《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。
2014-08-02 上传
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lengwuqin
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