EN3rd版：计算机视觉中的特征提取与图像处理

《特征提取与图像处理 for Computer Vision》第三版是一部专注于计算机视觉领域的经典教材，由Mark S. Nixon和Alberto S. Aguado共同编著。本书以英文编写，旨在深入探讨特征提取这一关键概念以及其在图像处理中的应用。作者将理论知识与实践经验相结合，向读者展示了如何通过特征提取技术来解析、理解和利用图像数据。 在计算机视觉中，特征提取是至关重要的一步，它涉及从原始图像中选取或计算出有助于理解图像内容的特定属性或模式。这些特征可以包括颜色、纹理、形状、边缘等，它们能够帮助算法识别和区分不同的对象，从而支持诸如物体识别、人脸识别、场景分析等应用场景。书中详细介绍了各种特征提取方法，如局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）、方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）和局部特征描述符（Local Feature Descriptors, LFDs），如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速稳健特征）等。 第三版更新了部分内容，可能包括新的研究进展、更先进的算法和工具，以及对深度学习兴起后在特征提取领域的影响进行了探讨。此外，书中还可能包含了更多关于特征选择和降维技术，以及如何将特征提取与机器学习模型如支持向量机（SVM）或神经网络相结合的实践指导。 书中强调版权保护，任何未经许可的复制或传播都必须遵守出版商的规定。这体现了学术著作对于知识产权的尊重和维护，同时也提醒读者在学习过程中合法获取和分享信息的重要性。 《特征提取与图像处理 for Computer Vision》第三版是一本实用且深入的教程，不仅适合计算机视觉专业的学生和研究人员，也适用于工程技术人员和希望提升图像处理能力的开发者。通过阅读本书，读者能够掌握特征提取的基本原理和实践技巧，为进一步探索和应用在计算机视觉领域打下坚实基础。