计算机视觉：算法与应用概览

"《计算机视觉：算法与应用》是由Richard Szeliski撰写的一本关于计算机视觉领域的专业书籍，该书探讨了计算机视觉技术在计算机图形学中的应用，如图像拼接、基于照片的3D建模等。书中涵盖了图像形成、图像处理、特征检测与匹配、分割、基于特征的对齐等多个核心主题，并提供了相关的课程大纲和符号说明。" 在计算机视觉领域，图像识别和机器视觉是两个关键概念。图像识别主要涉及识别和理解图像中的对象、行为或模式，这通常通过复杂的算法实现，如深度学习网络和卷积神经网络。而机器视觉则更宽泛，它涵盖了一系列使机器能够模拟人类视觉功能的技术，包括图像获取、处理、分析和理解。 这本书首先介绍了计算机视觉的基本概念，包括这一领域的简史，以及书籍的整体结构。第二部分详细讨论了图像的形成过程，涵盖了几何和光度图像变换，以及数字相机的工作原理，这些都是理解后续章节的基础。 接着，作者探讨了图像处理技术，包括点运算、线性滤波、邻域运算、傅立叶变换、金字塔与小波以及几何变换。这些技术对于图像增强、降噪和特征提取至关重要。 第四章至第六章聚焦于特征检测与匹配、图像分割和基于特征的对齐。特征检测（如角点、边缘和线）是识别图像中的关键点，而匹配则是将这些特征关联起来，为3D重建或物体识别提供信息。图像分割则涉及到将图像分割成有意义的部分，常用的方法有主动轮廓、分裂合并、均值漂移和归一化切割。最后，基于特征的对齐涉及2D和3D特征对齐，以及姿态估计，这对于机器人导航、虚拟现实和增强现实等应用至关重要。 此外，书中还涉及了几何内在校准，这是为了消除相机固有的几何失真，确保图像数据的准确性。《计算机视觉：算法与应用》是一本全面介绍计算机视觉基础知识和应用实践的宝贵资源，适合于研究人员、学生和从业人员参考学习。