计算机视觉：从图像处理到高级分析

"Linda G. Shapiro的《Computer Vision》是一本深入探讨计算机视觉领域的书籍，旨在与M. Sonka等人的《Image Processing, Analysis and Machine Vision》相辅相成。这本书不仅涵盖了图像处理的基础，更专注于图像分析和高级视觉算法。全书共16章，大致分为四个部分：概述、二维计算机视觉主题、三维计算机视觉主题和特殊计算机视觉主题。内容包括图像处理基础、阈值处理、边缘检测、颜色和纹理分析、三维重建、运动分析等。此书适合不同层次的课程作为教材或参考书，从非科学家的入门课程到高级研究生研讨会。与其他文本相比，《Computer Vision》在颜色和阴影的处理上尤为出色，同时包含了色彩内容检索和虚拟现实等前沿领域。作者的写作风格清晰，数学表述完整易懂，特别适合计算机科学背景的学生。对于实践者和需要解决校准问题的学生，书中对Roger Tsai的相机校准算法有详尽的解释。选择《Computer Vision》还是《IPAMV》应根据课程重点和学生背景来决定。" 《Computer Vision》这本书是计算机视觉学习者的宝贵资源，它提供了从图像处理到高级视觉分析的广泛知识。书中的16个章节分别涉及了计算机视觉领域的多个关键主题： 1. **概述**：这部分介绍了计算机视觉领域的主要问题，基础的成像概念以及简单的二值图像分析，同时概述了模式识别的基本概念。 2. **二维计算机视觉主题**：这一部分深入讨论了阈值处理、滤波与增强、边缘检测、傅立叶变换、颜色理论、纹理分析、图像分割和2D匹配与姿态计算。这些章节涵盖了图像预处理和特征提取的关键技术。 3. **三维计算机视觉主题**：这部分包含运动检测与分析、深度图像分析、立体视觉、相机标定、内在图像分析、基于线条的标注、形状恢复和相机模型。这些章节涉及到了计算机视觉中的空间理解与重构。 4. **特殊计算机视觉主题**：涵盖颜色和阴影处理、纹理、基于内容的图像检索、虚拟现实以及计算机视觉系统案例研究。这些章节展示了如何将理论应用于实际场景，特别是高阶视觉分析和现代技术的应用。 与《Image Processing, Analysis and Machine Vision》比较，本书更倾向于计算机科学家，包含了更多关于颜色、纹理、内容检索和虚拟现实等高级话题的讨论。而后者则更适合工程背景的学生，侧重于更深入的图像处理技术。对于实际应用者，书中关于相机校准的详细解释尤其有价值。 总体而言，《Computer Vision》是一本全面而实用的教科书，它提供了从基本图像处理到高级视觉算法的广泛覆盖，适合不同水平和专业背景的读者。选择这本书还是《IPAMV》，取决于课程目标和个人兴趣。无论选择哪一本，都能为理解和应用计算机视觉提供坚实的基础。