《图像处理与计算机视觉算法第二版》——J.R.Parker
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"《图像处理和计算机视觉算法》第二版由J.R.Parker撰写,是 Wiley Publishing, Inc. 出版的一本关于计算机视觉和图像处理的入门教材。该书适用于初学者,深入浅出地介绍了相关领域的核心算法。"
在计算机科学领域,图像处理和计算机视觉是两个密切相关但又有区别的概念。图像处理主要关注如何通过算法对数字图像进行操作,以改善图像质量、提取有用信息或完成特定任务。计算机视觉则更进一步,旨在让计算机系统具备理解和解释视觉信息的能力,从而实现自动目标检测、识别、跟踪等功能。
这本书的第二版可能涵盖了以下关键知识点:
1. **图像表示与基础操作**:介绍像素、图像的色彩模型(如RGB、HSV)、灰度图像和二值图像,以及基本的图像操作,如平滑、锐化、阈值分割等。
2. **几何变换**:包括图像缩放、旋转、平移等,以及更复杂的仿射变换和透视变换,这些变换常用于图像校正和配准。
3. **特征检测**:讲述如何从图像中提取关键特征,如边缘检测(Canny算法)、角点检测(Harris角点检测器、SIFT、SURF等)。
4. **图像滤波与降噪**:介绍各种滤波器,如高斯滤波、中值滤波、拉普拉斯滤波,以及用于去除噪声的自适应滤波方法,如快速傅里叶变换(FFT)在图像处理中的应用。
5. **图像分割**:讨论区域生长、阈值分割、水平集方法以及基于能量最小化的图像分割算法。
6. **模板匹配与特征匹配**:在图像间寻找相似区域,用于目标识别和定位。
7. **物体识别与分类**:涵盖机器学习方法,如支持向量机(SVM)、神经网络和深度学习在计算机视觉中的应用,以及如何构建和训练分类模型。
8. **立体视觉与三维重建**:介绍如何通过两幅或多幅图像恢复场景的三维信息,如基于视差图的重建和结构光技术。
9. **运动分析与视频处理**:包括帧间差分、光流估计,以及运动目标检测和跟踪算法。
10. **计算摄影学**:探讨新的成像技术,如高动态范围(HDR)图像合成、光照估计、深度图像等。
通过阅读这本书,读者不仅可以了解图像处理和计算机视觉的基本理论,还能掌握实际应用中所需的各种算法,为从事相关领域的研究和开发打下坚实的基础。同时,书中可能包含丰富的实例和练习,帮助读者加深理解并提升实践能力。
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kangliu2013
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