"Image Processing, Analysis, and Machine Vision" 是一本关于图像处理、图像分析以及机器视觉的专业英文原版书籍,由 Milan Sonka、Vaclav Hlavac 和 Roger Boyle 合著,属于 Thomson 出版社的国际学生版。这本书反映了过去几十年中这些领域从兴趣爆炸到成熟应用的快速发展,特别提到了远程感应、技术诊断、自动驾驶车辆导航、生物医学成像(包括2D、3D和4D)以及自动监控等应用的快速增长。随着市场上的软件和硬件产品日益增多,例如消费级数码相机的普及,图像处理和机器视觉在世界各地大学的教学课程中的重要性也在迅速提升。
该书可能涵盖了以下几个关键知识点:
1. 图像处理基础:包括图像的获取、数字化、增强和复原,涉及到图像的噪声去除、滤波、色彩空间转换等基本操作。
2. 图像分析:讨论了图像的理解与解析,可能涵盖特征提取、模式识别、边缘检测、形状分析等方法,用于从图像中提取有用信息。
3. 机器视觉:深入介绍如何利用计算机模拟人类视觉系统,实现自动化视觉检测、目标识别、跟踪和测量等功能,涉及深度学习、神经网络等现代技术。
4. 应用实例:书中可能提供了实际案例,如自动驾驶中的视觉导航、遥感图像分析、医疗影像处理等,以帮助读者理解理论知识的实际应用。
5. 软件与硬件:可能讨论了图像处理和机器视觉中使用的工具和平台,如OpenCV、MATLAB等,以及专用硬件设备,如相机传感器、图像采集卡等。
6. 算法与编程:书中可能包含各种图像处理和机器视觉算法的描述,并指导读者如何用代码实现,可能是C++、Python或其他编程语言。
7. 最新发展与趋势:考虑到书籍的更新,可能会讨论到当时的最新技术动态,比如深度学习在图像识别中的应用、3D重建、实时视觉处理等。
8. 教育与课程设计:由于提及了全球大学课程的增长,书中可能还包含了教学大纲、实验设计以及如何将这些概念融入教学的建议。
通过这本书,读者可以系统地学习图像处理和机器视觉领域的理论知识和实践技能,对于相关专业的学生和研究人员来说是一份宝贵的资源。同时,它也是了解这一领域历史和发展趋势的重要参考。