计算机视觉：算法与应用详解

"《计算机视觉：算法与应用》是Richard Szeliski于2010年8月18日出版的英文版专著，主要探讨了计算机视觉领域的核心概念和方法。这本书旨在非商业个人使用，不能进行发布或再分发。有兴趣的读者可以访问作者的网站http://szeliski.org/Book/获取更多信息。" 本书分为多个章节，深入浅出地介绍了计算机视觉的基础和高级主题。以下是对各章节主要内容的详细说明： 1. 引言 - 书中首先介绍了计算机视觉的概念，阐述了这一领域的历史发展，并简要概述了全书的主要内容。 - 提供了一个可能的课程大纲，帮助读者理解如何组织学习路径。 - 定义了本书将使用的符号和记号，以便于后续章节的理解。 2. 图像形成 - 讨论了基本的几何元素和变换，如点、线、面以及各种几何变换（如平移、旋转和缩放）。 - 解释了光度图像形成过程，包括光线如何通过镜头和传感器转化为数字图像。 - 介绍了数字相机的工作原理，包括成像传感器和色彩模型等关键组件。 3. 图像处理 - 探讨了点操作，如像素灰度值的调整和直方图均衡化。 - 阐述了线性滤波器，如高斯滤波器，以及它们在图像平滑和边缘保留中的作用。 - 展示了更多的邻域操作，如卷积和形态学操作，以及它们在图像增强中的应用。 - 介绍了傅里叶变换，用于频域分析和图像复原。 - 讨论了金字塔和小波变换，这些方法常用于多尺度分析和图像压缩。 - 详述了几何变换，如仿射变换和透视变换，以及全局优化在图像配准中的应用。 4. 特征检测与匹配 - 分析了点和斑块特征，这是图像分析的基础。 - 详细讲解了边缘检测算法，如Canny边缘检测器和Sobel算子。 - 探讨了线检测技术，如Hough变换和霍夫线检测。 5. 分割 - 介绍了主动轮廓（Snake）模型及其在对象边界检测中的应用。 - 讨论了分裂与合并算法，用于基于局部属性的图像分割。 - 描述了基于均值转移和模态查找的分割方法，这两种方法可以发现图像的显著区域。 - 详细阐述了基于归一化剪切和图割的分割技术，这些方法常用于能量最小化问题。 6. 基于特征的对齐 - 针对2D和3D特征，讨论了如何提取和匹配图像中的关键点，例如SIFT和SURF特征。 - 解释了特征对齐的算法，这对于图像配准和三维重建至关重要。 此外，书中还涵盖了其他高级主题，如立体视觉、运动分析、三维重建和机器学习在计算机视觉中的应用。这本综合性的著作不仅适合初学者入门，也对经验丰富的研究人员和工程师提供了宝贵的参考。