计算机视觉:算法与应用详解
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"《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。
2018-03-28 上传
2018-06-02 上传
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