Dictionary of Computer Vision and Image Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Wiley

作者:Robert B. Fisher

出品人:

页数:382

译者:

出版时间:2014-1-7

价格:USD 44.95

装帧:Paperback

isbn号码:9781119941866

丛书系列:

图书标签:

• 机器视觉
• 计算机视觉
• 图像处理
• 机器学习
• 深度学习
• 模式识别
• 人工智能
• 算法
• 图像分析
• 数字图像
• 技术词典

《计算视觉与图像处理辞典》 一、 概述 《计算视觉与图像处理辞典》是一部全面、权威、系统性的参考工具书，旨在为计算视觉和图像处理领域的学者、研究人员、工程师、学生以及相关从业者提供深入、准确、易于理解的知识体系。本书汇集了这一快速发展领域的核心概念、基本原理、关键技术、重要算法、经典模型、实际应用以及前沿研究方向，力求成为读者在该领域探索、学习、研究和解决问题的可靠伙伴。 本书的内容覆盖了从图像的获取、表示、分析到理解的完整流程，深入探讨了图像处理的各种技术手段，以及如何利用计算方法赋予计算机“看”和“理解”世界的能力。无论是基础理论的梳理，还是前沿技术的介绍，本书都力求做到严谨、翔实、具有逻辑性。 二、 内容构成与深度解析 本书的结构设计旨在提供一个循序渐进的学习路径，同时也方便读者快速查找特定主题。整体而言，内容可以划分为以下几个主要模块： 1. 图像基础与表示 (Image Fundamentals and Representation) 图像的物理基础： 介绍光照、反射、透射等物理现象如何影响图像的形成，以及相机模型、投影几何等基本概念。 数字图像的定义与性质： 详细阐述数字图像的采样、量化过程，像素、灰度、颜色空间（如RGB, HSV, YUV）的定义、转换及特性。 图像数据的结构与存储： 讲解图像在计算机中的存储方式，如二维数组、多维数组，以及常见的图像文件格式（BMP, JPEG, PNG, TIFF等）的原理和优缺点。 图像变换： 介绍傅里叶变换、离散余弦变换（DCT）、小波变换等在图像处理中的应用，解释它们如何揭示图像的频域信息，为后续处理提供基础。 2. 图像增强与复原 (Image Enhancement and Restoration) 点运算： 深入探讨灰度变换（线性变换、对数变换、幂律变换）、直方图均衡化、直方图规定化等技术，以及它们如何改善图像的对比度和亮度，使其更适合人眼观察。 空间域滤波： 详细讲解线性滤波（高斯滤波、均值滤波）和非线性滤波（中值滤波、双边滤波、非局部均值滤波）的原理、实现方式及其在去噪、平滑等方面的效果。 频率域滤波： 介绍低通、高通、带通、带阻滤波器在图像处理中的应用，以及如何利用傅里叶变换进行频率域的滤波操作。 图像复原： 阐述图像退化模型，介绍逆滤波、维纳滤波、约束最小二乘滤波等方法，用于去除噪声、模糊等退化因素，恢复图像的原始质量。 3. 图像分割 (Image Segmentation) 阈值分割： 详细介绍全局阈值、局部阈值、Otsu方法等基于灰度的分割技术，解释其工作原理和适用场景。 边缘检测： 深入讲解Sobel算子、Prewitt算子、Roberts算子、Canny算子等经典边缘检测算子的数学原理、实现细节和性能比较，以及霍夫变换在直线、圆等几何形状检测中的应用。 区域分割： 介绍区域生长法、区域分裂合并法等基于像素邻域关系的分割方法。 基于图的分割： 探讨图割（Graph Cut）等高级分割技术，将其应用于复杂场景的分段。 深度学习在分割中的应用： 介绍全卷积网络（FCN）、U-Net、Mask R-CNN等深度学习模型在语义分割、实例分割方面的突破性进展。 4. 特征提取与描述 (Feature Extraction and Description) 点特征： 详细阐述SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等特征点检测与描述算法的原理，包括尺度空间、梯度信息、描述符的构建等。 线特征： 介绍Hough变换在直线检测中的应用，以及LSD（Line Segment Detector）等更鲁棒的线段检测方法。 角点检测： 深入讲解Harris角点检测、FAST（Features from Accelerated Segment Test）等角点检测算法。 形状特征： 介绍轮廓特征、不变矩、傅里叶描述子等用于描述物体形状的特征。 颜色特征： 讨论颜色直方图、颜色矩等如何描述图像的颜色分布。 5. 目标检测与识别 (Object Detection and Recognition) 传统方法： 介绍基于模板匹配、基于特征匹配（如SIFT+SVM）、Adaboost等传统的目标检测方法。 滑动窗口与分类器： 讲解如何结合滑动窗口和分类器（如SVM、Adaboost）实现目标检测。 基于深度学习的目标检测： 详细阐述R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）系列、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等一阶段和二阶段目标检测算法的架构、训练方法和优缺点。 图像分类： 介绍卷积神经网络（CNN）在图像分类领域的应用，包括AlexNet, VGG, ResNet, Inception等经典网络架构。 物体识别： 讨论如何利用提取的特征或端到端的深度学习模型对图像中的物体进行识别和分类。 6. 三维视觉 (3D Vision) 立体视觉： 深入讲解立体匹配的原理，包括视差计算、多视图几何、匹配代价函数、匹配优化（如SGM、TRWS）等，实现深度信息的获取。 相机标定： 介绍单目相机和双目相机的内外参数标定方法，以及标定误差分析。 三维重建： 探讨从单张或多张图像重建三维模型的技术，包括Structure from Motion (SfM) 和 Multi-View Stereo (MVS)。 点云处理： 介绍点云的表示、滤波、分割、配准等基本操作，以及在三维建模和场景理解中的应用。 深度学习在三维视觉中的应用： 介绍PointNet、PointNet++等直接处理点云的深度学习模型，以及在三维目标检测、语义分割等方面的进展。 7. 运动分析与跟踪 (Motion Analysis and Tracking) 光流法： 详细介绍Lucas-Kanade算法、Horn-Schunck算法等光流估计方法，理解像素运动的估计原理。 目标跟踪： 讲解卡尔曼滤波器、粒子滤波器、Mean-Shift跟踪、TLD（Tracking-Learning-Detection）等经典跟踪算法。 深度学习在跟踪中的应用： 介绍基于Siamese网络的跟踪器（如SiamFC, SiamRPN）等最新研究成果。 视频分析： 讨论视频中的事件检测、行为识别等高级应用。 8. 计算摄影学与图像合成 (Computational Photography and Image Synthesis) HDR（高动态范围）成像： 介绍如何通过多张不同曝光的图像合成具有更大动态范围的图像。 图像去模糊： 探讨各种去模糊算法，包括基于盲卷积、基于深度学习的去模糊技术。 图像修复与内容感知填充： 介绍如何去除图像中的瑕疵或不希望出现的内容，并自动填充背景。 图像风格迁移： 讲解如何将一张图像的艺术风格应用到另一张图像上。 生成对抗网络（GANs）： 深入介绍GANs的原理、不同架构（如DCGAN, StyleGAN）及其在图像生成、图像编辑等方面的强大能力。 9. 机器视觉应用 (Applications of Machine Vision) 工业自动化： 介绍机器视觉在产品检测、缺陷识别、尺寸测量、定位引导等方面的应用。 医学影像分析： 讨论在X光、CT、MRI等医学图像上的分割、识别、病灶检测等应用。 自动驾驶： 介绍在环境感知、车道线检测、障碍物识别、交通标志识别等方面的作用。 人脸识别与分析： 涵盖人脸检测、关键点定位、身份识别、表情识别等技术。 遥感图像处理： 介绍在地图绘制、地物分类、灾害监测等领域的应用。 增强现实与虚拟现实： 探讨视觉技术在场景理解、物体跟踪、三维重建等方面的支持。 三、 特色与优势 系统性与全面性： 本书力求涵盖计算视觉与图像处理的各个重要分支，从基础到前沿，形成一个完整的知识图谱。 深度与广度并重： 对于核心概念和关键技术，本书不仅介绍其基本原理，还会深入探讨其数学模型、算法细节、优缺点分析，并辅以实际应用案例。 前沿性： 积极收录近年来发展迅速的深度学习在计算视觉领域的最新进展，如各种先进的网络架构、训练策略及其在具体任务中的优异表现。 严谨的表述： 采用清晰、准确、专业的术语，避免含糊不清的表述，确保信息的可靠性。 易于理解： 在保证严谨性的同时，尽可能采用通俗易懂的语言解释复杂概念，辅以图示和数学推导，降低阅读门槛。 实用性： 紧密结合实际应用，展示各项技术如何解决现实世界中的问题，为读者提供实践指导。 参考价值： 对于每一个词条，都尽可能提供相关的定义、原理、算法、应用以及潜在的进一步阅读方向，方便读者深入研究。 四、 目标读者 高校学生： 计算机科学、电子工程、自动化、人工智能等专业的本科生和研究生，用于学习课程、撰写毕业论文。 研究人员： 在计算视觉、图像处理、模式识别、机器学习等领域进行学术研究的科研人员。 工程师： 从事图像处理、计算机视觉系统开发、人工智能产品研发的工程师。 技术爱好者： 对计算视觉和图像处理技术充满兴趣，希望系统性了解该领域知识的读者。 相关从业者： 如医学影像分析师、工业检测工程师、数据科学家等，需要深入理解视觉技术以解决工作中的问题。 五、 结语 《计算视觉与图像处理辞典》将成为您在这个日新月异的领域中探索、学习和创新的宝贵资源。我们希望通过这本书，能够帮助读者建立起坚实的理论基础，掌握实用的技术方法，并激发对计算视觉与图像处理领域更深入的探索热情。它不仅仅是一本辞典，更是您通往智能视觉世界的一扇窗口，一份可靠的指南。

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这本书的编纂者显然投入了巨大的心血去整合和筛选信息，这种匠心体现在对领域前沿的把握上。它并没有停留在对传统理论的机械复述，而是相当及时地纳入了近年来爆炸式发展的深度学习在视觉领域的核心框架和关键模型。这种与时俱进的特质，让这本书成为了连接经典理论与现代实践的最佳桥梁。我尤其关注它对一些新兴概念的收录和解释，它们不仅给出了定义，还简要提及了该技术背后的基本假设和局限性，这种客观中立的叙述方式，帮助我形成了更为批判性的学术视角。它不是盲目追捧时髦技术，而是着眼于技术本身的数学基础和工程实现，这种脚踏实地的态度，使得这本书的参考价值能够经受住时间的考验，即便是几年后，其中的核心理论依然具有指导意义，这才是顶级参考书的真正价值所在。

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从实用性的角度来看，这本书的价值简直是超乎想象的。我发现它不仅仅是一本理论词典，更像是一部操作指南的理论基础版。在处理一些实际项目中遇到的棘手问题，比如特定滤波器的参数选择或者特定变换的数学依据时，这本书总是能提供一个坚实的理论后盾，让我能够快速地脱离“调参怪圈”，转而从底层原理上去寻找最优解。更让人称道的是，它在不同章节之间建立起来的隐性联系。比如，你在图像恢复章节遇到的限制，翻阅到概率模型章节时，往往能找到对应的数学解释和解决思路，这种跨领域的串联能力，极大地拓宽了我的技术视野。它强迫你从更宏观的视角去看待计算机视觉中的每一个子模块，而不是孤立地看待它们。这本书的广度和深度，远超出了我预期的范围，可以说是一本“常读常新”的宝典。

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这本书的封面设计确实很吸引人，色彩搭配沉稳又不失专业感，那种深邃的蓝色和白色的字体组合，让人一看就知道这是一本内容扎实、值得信赖的工具书。我最初是冲着它简洁大气的外观才决定翻阅的，但很快就被它内在的组织结构所折服。书的目录编排得极为清晰，从基础的图像采集、信号处理，一直延伸到复杂的深度学习模型，知识点之间的逻辑递进非常自然。每一次查找某个特定术语时，都能迅速定位，索引做得非常到位，这对于我这种需要频繁参考特定概念的研发人员来说，简直是福音。而且，它不仅仅罗列定义，很多关键概念后面还附带了简短的背景介绍和应用场景的简述，这让学习过程不再是枯燥的背诵，而是对整个领域脉络的梳理。这种详尽而又体系化的编排，使得它在我书架上的地位无可替代，成为了我处理日常工作难题时的首选参考资料。整体的装帧质量也很好，纸张厚实，印刷清晰，翻阅起来手感极佳，体现了出版方对专业书籍应有的尊重。

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我个人对这本书的排版设计持高度赞赏的态度。在技术书籍中，信息的可视化呈现往往是决定阅读体验的关键因素，而这本书在这方面做得堪称典范。图示的质量非常高，那些用来解释复杂几何变换或者网络结构示意图，线条清晰、标记明确，而且所用的色彩方案非常克制和专业，避免了花哨感。更重要的是，它们不是简单地“贴上去”的插图，而是与旁边的文字描述形成了完美的互文关系，读文字时看图，看图时理解文字，阅读效率被极大地优化了。即便是那些涉及矩阵运算或者高维空间描述的部分，作者也通过巧妙的二维投影或分层展示，将抽象概念具象化，这种对信息载体的精雕细琢，显示了出版团队对目标读者的深刻理解和尊重。这本书拿在手上，就有一种被精心对待的感觉。

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这本书的文字风格带着一种老派学者的严谨，但又不失现代学术语言的精确性。作者在阐述复杂算法原理时，总是能找到那个恰到好处的平衡点：既保证了数学推导的完整和准确，又避免了过度冗余的行文，使得即便是初次接触某个前沿概念的读者，也能顺着作者的思路一步步深入。我特别欣赏它对历史沿革的追溯，比如在介绍经典的边缘检测算法时，作者没有直接跳到最新的卷积网络，而是先回顾了 Sobel、Canny 等经典方法的思想精髓，这对于理解“为什么现在的技术是这样的”至关重要。这种深厚的底蕴使得这本书的知识密度非常高，每次阅读都能带来新的启发。我注意到它在术语的解释上采用了多维度对比的方式，比如对于“特征”这个概念，它分别从描述符、表示法等多个角度进行了解释和区分，这在很多同类教材中是很少见的细腻处理，极大地提升了概念辨析的准确度。

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