计算机视觉：算法与应用（第2版）

"《计算机视觉：算法与应用》第二版" 本书《计算机视觉：算法与应用》第二版由Richard Szeliski撰写，是计算机视觉领域的权威著作。书中涵盖了该领域的重要历史、主要概念以及实用的算法和应用。作者在2022年由Springer出版社出版了最终草案，并鼓励读者通过书中的网站提供反馈。 1. 计算机视觉介绍 - 计算机视觉是一门多学科交叉的科学，旨在让机器模拟人类视觉系统，理解和解释现实世界中的图像和视频。书中简要回顾了计算机视觉的发展历程，从早期的基础理论到现代的深度学习技术。 - 书本概述了从基础的图像形成到复杂的模型拟合和优化，再到深度学习等主题的详细内容，为读者提供了全面的学习路径。 - 提供了一个可能的课程大纲，帮助教育者和自学者规划学习进度。 - 书中的符号约定方便了读者理解和应用书中的数学公式和算法。 2. 图像形成 - 图像形成章节深入探讨了几何基本元素和变换，如点、线、面等，以及它们在图像中的表现。 - 详细介绍了光度图像形成过程，解释了光线如何通过物理世界中的物体并被相机捕捉，形成数字图像。 - 针对数字相机的工作原理进行了阐述，包括传感器、曝光、色彩模型等关键概念。 3. 图像处理 - 本章涵盖了各种图像处理技术，包括点运算、线性滤波、非线性滤波、傅里叶变换、金字塔和小波分析，以及几何变换，如缩放、旋转和仿射变换等，这些都是图像分析和增强的基础。 4. 模型拟合与优化 - 在这一部分，作者讨论了如何在散乱数据中进行插值，以构建连续的表面模型。 - 探讨了变分方法和正则化技术，这些在解决图像恢复和去噪问题时非常关键。 - 引入了马尔科夫随机场（MRF）的概念，用于图像分割和推理。 5. 深度学习 - 随着深度学习的崛起，该书也专门讨论了这一主题，特别是监督学习在计算机视觉中的应用，如卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测和语义分割中的作用。 本书适合于计算机视觉的研究者、学生以及对视觉技术感兴趣的开发者，它提供了丰富的理论知识和实践经验，有助于读者深入理解计算机视觉的各个方面。通过学习这本书，读者可以掌握构建和应用计算机视觉系统的必要技能。