吴福朝编著：计算机视觉入门与数学基础详解

计算机视觉是一门结合了计算机科学、图像处理和数学的交叉学科，它主要研究如何让计算机理解并解析图像和视频数据，以实现诸如物体识别、人脸识别、场景理解等任务。这本由吴福朝编著的教材，以其简洁易懂的风格，特别适合数学基础较弱的读者入门。 本书分为三个核心部分，涵盖了计算机视觉所需的数学基础： 1. 射影几何 - 是本书的第一篇，它是三维计算机视觉的数学理论基石。这一章节详细介绍了平面和空间射影几何，帮助读者理解摄像机的几何关系，如两视点几何和自标定技术，这些都是理解三维重建的关键。此外，书中还探讨了共线点、共点线的交比，以及二次曲线的相关概念，如矩阵表示、切线和配极对应，这些都是处理视觉问题时不可或缺的基础知识。 2. 矩阵与张量 - 这一部分深入介绍了矩阵和张量在计算机视觉中的应用，这些是解决问题的重要数学工具。内容涵盖矩阵分解、矩阵分析，以及张量代数，如运动与结构，多视点张量。学习这些理论，读者可以更好地理解视觉问题的数学模型，并掌握如何通过矩阵和张量来表达和解决复杂的问题。 3. 模型估计 - 作为三维计算机视觉的核心问题，模型估计涉及变换或数学量的精确估计。书中详细讲解了迭代优化理论、参数估计理论，以及视觉估计的各种方法，如代数方法、几何方法、鲁棒方法和贝叶斯方法。这些理论和技术对于实际应用中的物体跟踪、深度感知等任务至关重要。 这三个部分虽然看似独立，但它们相互关联，共同构建了三维计算机视觉的数学框架。通过阅读这本书，读者不仅可以掌握必要的数学知识，还能提升分析和解决视觉问题的能力，从而在计算机视觉领域取得突破。全书的结构清晰，实例丰富，是初学者和专业人士深入理解计算机视觉数学基础的理想选择。