计算机视觉与图像处理中的特征提取

“Feature Extraction in Computer Vision and Image Processing”是一本深入探讨计算机视觉和图像处理中特征提取技术的专业书籍。作者Mark S. Nixon和Alberto S. Aguado详细介绍了从图像中识别特征的基本概念、方法和技术。 书中首先介绍了图像处理领域的基本原理，包括人类视觉系统与计算机视觉系统的对比。在第1章，作者阐述了人类视觉系统如何解析环境，并讨论了计算机视觉系统的设计和数学基础。他们还引用了相关文献，提供了深入学习的资源。 第2章关注图像、采样和频域处理。这部分讲解了图像形成的过程，以及傅里叶变换在图像分析中的作用。此外，还涵盖了采样准则、离散傅里叶变换（DFT）和其他类型的变换，以及如何利用频域特性进行图像处理。 第3章详细讨论了基本的图像处理操作，如直方图、点运算符和组操作。这些基本操作对图像的统计属性进行修改，是特征提取的基础步骤。作者还提到了进一步阅读的资料，帮助读者深入理解这些概念。 第4章侧重于低级特征提取，特别是边缘检测。作者列举了多种一阶和二阶边缘检测算子，并比较了它们的性能。此外，还讨论了检测图像曲率和描述图像运动的方法。 第5章介绍通过形状匹配进行特征提取，涉及阈值处理、差分以及模板匹配等技术。重点讨论了霍夫变换（HT）及其变体，如广义霍夫变换（GHT），以及对HT的其他扩展应用。 第6章探讨了灵活的形状提取技术，如蛇形模型（snakes）和其他方法。这些技术允许更复杂的形状描述和匹配，对于处理不规则或变形的对象特别有用。 这本书不仅适合计算机视觉和图像处理的初学者，也对有经验的研究者有价值，因为它涵盖了从基本概念到高级技术的广泛内容。每章末尾都提供了进一步阅读的参考资料和参考文献，以便读者能够深化对每个主题的理解。 通过对这些知识点的学习，读者将能够掌握图像特征提取的核心原理，从而在实际应用中有效地识别和处理图像信息。这本书是学术研究和工程实践中的宝贵资源，对于开发智能视觉系统和解决相关问题至关重要。