Richard Szeliski的《计算机视觉：算法与应用》详解

《计算机视觉：算法与应用》(Computer Vision: Algorithms and Applications) 是Richard Szeliski编著的一本经典教材，专为深度理解和实践计算机视觉技术而设计。这本书在2010年9月首次发布，适用于非商业和个人用途，但强调电子版本不得随意传播。作者特别感谢了他的父母和家人，并在书中分享了丰富的学习资源，如书的官方网站<http://szeliski.org/Book/>。 该书的第一章"Introduction"介绍了计算机视觉的基本概念，包括简短的历史回顾，以及书籍的大纲和预期的学习目标。章节中涉及的符号表示也在此处明确，以便读者理解后续内容。 第二部分"Image Formation"探讨了图像的几何基础，如几何原形和变换，以及如何通过光度学原理构建图像，甚至深入到数字相机的工作原理。这部分对于理解图像数据的生成和采集过程至关重要。 "Image Processing"涵盖了广泛的图像处理技术，包括点运算符、线性滤波、邻域操作、傅立叶变换、金字塔和小波分析，以及几何变换和全局优化方法。这些是后续特征检测和匹配、分割等高级应用的基础。 "Featuredetection and matching"章节聚焦于关键点和特征区域的检测，以及边缘和线条的识别，这些都是计算机视觉中的核心任务，有助于物体识别和场景理解。 "Segmentation"部分讨论了诸如活跃轮廓、分裂合并、均值漂移和模态查找等分割技术，以及基于规范化割和能量最小化方法的分割策略，这些在图像理解和场景理解中扮演着重要角色。 "Feature-based alignment"章节进一步扩展到了二维和三维特征匹配，以及姿态估计和几何内参校准，这对于三维重建和机器人导航等领域极为关键。 《计算机视觉：算法与应用》提供了一个全面且深入的视角，不仅覆盖了理论基础知识，还包括了许多实用的算法和应用示例，对于希望在计算机视觉领域深耕的专业人士和研究者来说，这是一本不可或缺的参考书。无论是在学术研究、工业项目开发还是教育教学中，都能从中找到丰富的资源和灵感。