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出版者:科学出版社

作者:邹云屏

出品人:

页数:375

译者:

出版时间:2003-3

价格:28.00元

装帧:简裝本

isbn号码:9787030112569

丛书系列:

图书标签:

• 信号与系统
• 电路分析
• 线性系统
• 傅里叶变换
• 拉普拉斯变换
• Z变换
• 系统分析
• 通信原理
• 控制系统
• 数字信号处理

《数字图像处理与计算机视觉：基础理论与前沿应用》 图书简介 本书旨在为读者提供一个全面而深入的数字图像处理与计算机视觉领域的知识体系。内容覆盖从基础的图像表示、处理算法到复杂的高级视觉任务，旨在帮助工程师、研究人员和学生掌握该领域的核心理论、关键技术以及最新的发展趋势。 第一部分：图像处理基础 本部分奠定了数字图像处理的理论基石。我们首先探讨了数字图像的本质，包括图像的采样、量化、色彩模型（RGB, HSV, YCbCr等）及其在不同应用场景下的选择与转换。接着，深入讲解了图像增强技术。这包括空间域处理，如直方图均衡化、灰度变换、空间滤波（均值、中值、高斯滤波）及其在噪声抑制和边缘增强中的应用。随后，我们详细阐述了频域处理，分析了傅里叶变换（DFT、FFT）在图像处理中的作用，讲解了低通、高通滤波器的设计及其对图像频率成分的影响，特别关注了如何利用频域方法去除周期性噪声。 图像恢复是本部分的重要组成部分。我们系统地介绍了图像退化模型，并详细讨论了逆滤波、维纳滤波等经典恢复方法，重点分析了它们在处理不同噪声和模糊类型时的优缺点。对于更复杂的、非线性的恢复问题，本书引入了基于模型的迭代方法。 图像分割是连接图像处理与高级分析的关键步骤。本书全面覆盖了多种分割技术。空间域方法包括阈值分割（Otsu法、自适应阈值）和边缘检测（Sobel, Prewitt, Canny算子），并深入探讨了如何利用这些算子构建完整的边界提取流程。形态学处理作为一种强大的工具，被单独成章介绍，涵盖了膨胀、腐蚀、开运算和闭运算，及其在去噪、孔洞填充和连通分域分析中的应用。此外，我们还介绍了基于区域的分割技术，如区域生长法和分水岭算法，并比较了它们在处理不同纹理和结构复杂图像时的表现。 第二部分：特征提取与描述 理解图像内容，离不开有效的特征表示。本部分聚焦于如何从像素层面抽象出具有语义信息的高级特征。我们详细解析了经典的结构特征提取方法，如角点检测（Harris角点、FAST、Shi-Tomasi算法），并解释了它们在建立图像对应关系中的核心地位。 对于纹理和形状描述，本书深入介绍了傅里叶描述符、Hu矩等几何不变特征。重点讲解了局部描述符，特别是SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）。我们不仅阐述了它们的数学原理（如梯度方向直方图的构建），还探讨了它们如何实现旋转、尺度和光照不变性。对于需要捕捉局部梯度信息的方法，如HOG（方向梯度直方图），本书提供了详细的计算流程和在行人检测中的经典应用案例。 第三部分：计算机视觉核心算法 本部分转向更高级的视觉理解任务，将图像处理技术应用于构建感知系统。 立体视觉与深度估计： 我们详细介绍了双目视觉系统的几何基础，包括相机标定、本征参数和外参的确定。核心内容集中于视差计算，从早期的块匹配算法（BM, SGBM）到基于能量函数的全局优化方法（如Graph Cuts）。本书还探讨了单目深度估计的挑战，并简要介绍了利用深度学习方法进行近似深度推断的最新进展。 运动分析与目标跟踪： 运动估计是视频分析的关键。我们首先介绍光流法，包括Lucas-Kanck法（小位移）和Horn-Schunck法（全局平滑约束），并分析了它们在实时运动估计中的局限性。随后，本书转向目标跟踪，对比了基于特征点跟踪（如卡尔曼滤波、粒子滤波）和基于区域模型的跟踪方法（如Mean Shift、卡尔曼滤波器）。特别地，我们深入讲解了相关滤波（CSK, KCF）在提高跟踪速度和鲁棒性方面的优势。 三维重建与几何变换： 读者将学习如何利用单应性（Homography）和基础矩阵（Fundamental Matrix）来描述不同视角的二维图像之间的几何关系。我们详细介绍了RANSAC算法在鲁棒估计中的应用，用于剔除外点，并讲解了如何通过三角测量法从两幅或多幅图像中恢复三维点云信息。 第四部分：深度学习在视觉中的应用（概述与基础） 鉴于深度学习在当代视觉领域的主导地位，本书在最后部分提供了必要的过渡和概述。我们首先回顾了人工神经网络的基础结构，包括前馈网络、反向传播原理。随后，重点介绍了卷积神经网络（CNN）的架构及其核心组件——卷积层、池化层和激活函数的数学原理。本书分析了经典CNN模型（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的演进路径，解释了它们如何有效提取分层特征。最后，本书简要介绍了CNN在图像分类、目标检测（如Faster R-CNN, YOLO系列）和语义分割（如FCN, U-Net）中的应用框架，为读者后续深入学习特定深度学习框架打下坚实基础。 全书结构严谨，理论阐述详实，注重算法的数学推导和实际应用案例的结合，旨在培养读者独立分析和解决复杂视觉问题的能力。

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初次翻开这本书时，我最大的感受是其内容的广博与精深达到了惊人的平衡。它不像某些书籍那样，为了追求深度而牺牲了广度，或者为了覆盖全面而显得浮光掠影。恰恰相反，作者似乎拥有“点石成金”的魔力，在每一个知识点上都能给予恰如其分的阐述。无论是基础概念的建立，还是进阶技巧的探讨，都处理得游刃有余。我特别注意到作者在阐述复杂系统行为时所采用的独特视角，它打破了传统的线性思维定式，鼓励读者用更动态、更具整体性的眼光去看待问题。这种思维模式的重塑，对于任何致力于创新和解决复杂工程挑战的人来说，都是一次宝贵的洗礼。读完几章后，我发现自己看待周边事物的角度都发生了潜移默化的改变，这才是真正优秀书籍的价值所在——它改变了你的认知结构。

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坦率地说，这本书的阅读体验是充满挑战性的，但这种挑战绝不是无谓的折磨，而是高质量智力活动的酣畅淋漓。它要求读者投入全部的注意力，甚至需要结合其他辅助资料进行消化吸收，但这正是其价值的体现。作者在设计知识结构时，似乎遵循着“先搭骨架，再填血肉”的匠心，每一章节之间都存在着精密且不可分割的逻辑关联，使得整个知识体系如同一个结构坚固的宏伟建筑。我尤其欣赏其中关于非线性特性的探讨部分，那里的论述精准得令人心惊，将看似随机的现象纳入了可预测的数学框架之中，这对于理解自然界和人造系统的内在规律至关重要。这本书不提供廉价的答案，而是提供通往真理的精确路径，适合那些真正渴望攀登高峰的求知者。

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我向我的几位研究生朋友推荐了这本书，他们反馈的共同点是：它极大地提升了他们处理实际工程问题的信心。这本书的魅力在于它的“实用哲学”——它教会你如何从根本上去“思考”一个系统，而不是简单地套用已有的公式模版。作者在讲解完理论后，总会巧妙地引导读者思考“如果条件改变，系统会如何响应”这类开放性问题，这种引导极大地激发了批判性思维和创新潜力。在我看来，这本书最宝贵之处不在于它收录了多少已知的知识，而在于它培养了读者一种面对未知挑战时，能够独立构建分析框架的能力。它就像一位技艺精湛的导师，言传身教，让你学会了如何在复杂多变的世界中保持清晰的洞察力。

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这本书简直是数学和工程学领域的一座里程碑，内容详实，逻辑严密。作者在铺陈理论基础时，那种深入骨髓的理解力让人叹服，每一个公式的推导都像是在讲述一个完整的故事，而不是简单地罗列符号。我尤其欣赏它对抽象概念的具象化处理，很多原本晦涩难懂的章节，经过作者的巧妙解读，立刻变得清晰透彻，仿佛蒙着面纱的美人，一下子展露了真容。阅读过程中，我常常会停下来，反复咀嚼那些精妙的论述，体会其背后的深刻含义。它不仅仅是一本教材，更像是一本思想的导引，带领读者穿越复杂问题的迷雾，直抵核心。对于那些希望真正掌握学科精髓，而非仅仅应付考试的人来说，这本书无疑是不可多得的珍宝。那些丰富的案例分析和实际应用场景的描绘，更是让枯燥的理论活了起来，让人看到了知识在现实世界中激发的巨大能量。

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这本书的排版和图示设计，给我留下了极为深刻的印象。在如此庞大且复杂的理论体系中，清晰的视觉辅助是至关重要的，而这本书在这方面做得堪称典范。那些精心绘制的图表，不是简单的插图点缀，而是理论的有机延伸，它们以一种直观、图形化的语言，补充和强化了文字所无法完全表达的动态关系和空间结构。我发现在学习某些涉及变换和域分析的概念时，只需要凝视图示片刻，那些纠缠不清的变量关系便豁然开朗。这种对细节的关注，体现了作者对读者学习过程的深切体恤。可以说，这本书在美学和功能性之间找到了一个近乎完美的平衡点，让学习过程变得既高效又愉悦，完全不像某些教科书那样，只顾堆砌文字，不顾读者的阅读感受。

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