2D与3D图像分析：基于矩的最新进展

《2D和3D图像分析中的矩方法》是一本全面探讨二维和三维图像分析领域最新进展的专著，它汇集了基于矩的传统方法，并反映了该领域的前沿发展。作者Jan Flusser、Tomáš Suk and Barbara Zitová来自捷克科学院的信息理论与自动化研究所，他们在书中系统地介绍了在图像分析中使用的矩特征，这些特征对于翻译、旋转、缩放、仿射变换、图像模糊以及各种滤波器处理下的不变性有深入研究。 书中首先通过第一章激发读者对对象识别的兴趣，随后章节分别深入探讨了二维和三维空间中的矩不变量，如针对平移、旋转和缩放的操作。第五章进一步探讨了仿射矩不变量在二维和三维图像中的应用。第六章聚焦于图像模糊情况下的不变量，这对于图像质量评估和恢复至关重要。第七章介绍了二维和三维正交矩，这有助于提高特征提取的精度和效率。 第八章专门讲解了计算矩的高效算法，这对于实际应用中的计算性能优化非常重要。书中还提供了丰富的应用示例，涵盖了计算机视觉、遥感、医学成像、图像检索、水印技术以及法医分析等多个领域。此外，书中的两个引人入胜的附录章节介绍了分类器设计的基本概念，使得本书可以作为研究生课程的自给自足教材。 该书的配套网站包含约300个讲座幻灯片、Matlab代码、完整的不变量列表、测试图像和其他补充材料，为学习者提供了丰富的实践资源。《2D和3D图像分析中的矩方法》是一本既适合数学家、计算机科学家、工程师、软件开发者和图像分析与识别领域的研究生阅读，也适用于那些希望通过增加分类器设计内容来深化理解的对象识别课程教材。 《2D和3D图像分析中的矩方法》以其详尽的理论阐述、实用的算法介绍和广泛的应用实例，为读者提供了一个全面且深入研究图像分析基础和最新趋势的平台。无论是理论研究还是实际项目开发，这本书都具有很高的价值。