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出版者:Springer

作者:Young-Bin Kwon

出品人:

页数:380

译者:

出版时间:2008-6-13

价格:GBP 72.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540440666

丛书系列:

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《现代计算机视觉：理论、算法与实践》 内容简介 本书全面深入地探讨了现代计算机视觉领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。全书旨在为读者构建一个坚实的理论基础，并提供前沿的技术视野，帮助读者掌握从基础图像处理到复杂场景理解的完整技术栈。 第一部分：图像基础与几何光学 本部分首先从数字图像的本质出发，详细阐述了图像的采集、表示与基本操作。我们将深入解析采样与量化理论，探讨不同色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的特性及其在图像分析中的适用性。随后，内容转向了图像的滤波与增强技术。重点介绍了傅里叶变换在频域分析中的应用，讲解了高斯滤波、中值滤波等空间域滤波器的数学原理和实际效果。我们还会详细讨论直方图均衡化、对比度拉伸等经典增强方法，并引入了小波变换在多分辨率分析中的作用。 几何光学方面，本部分构建了相机模型的基础。从针孔模型出发，逐步引入透视投影、内参矩阵和外参矩阵的概念。读者将学习如何进行相机标定，理解畸变校正的重要性及常用模型（如径向和切向畸变）。这部分内容为后续的三维重建和姿态估计奠定了不可或缺的几何基础。 第二部分：特征提取与描述 特征是连接原始图像数据与高级语义理解的桥梁。本部分系统梳理了经典和现代的特征提取技术。 首先，我们聚焦于边缘和角点检测。详细分析了Sobel、Prewitt、Canny等经典算子的数学推导和性能比较。对于角点检测，布克（Harris）角点检测算法的理论细节将被完整呈现，并探讨其在尺度空间下的扩展。 兴趣点（Interest Points）是现代视觉系统的核心。本部分将详尽介绍尺度不变特征变换（SIFT）和加速鲁棒特征（SURF）的完整流程，包括高斯差分（DoG）的应用、描述符的构建机制以及它们如何实现对旋转、尺度变化的鲁棒性。 在更低层次的描述符方面，梯度方向直方图（HOG）的计算方法及其在行人检测中的早期应用将被详细讲解。此外，我们也探讨了局部二值模式（LBP）在纹理分析中的优势与局限。 第三部分：图像配准与运动分析 图像配准是多源信息融合的关键步骤。本部分涵盖了从刚性变换到非刚性变换的配准技术。我们讨论了基于特征点、基于灰度相关性和基于信息熵的配准策略，并引入了迭代最近点（ICP）算法在三维点云配准中的应用。 运动分析是理解动态场景的基础。本部分深入解析了光流法的理论基础，从差分法到更鲁棒的Lucas-Kanade方法，再到全局优化的Horn-Schunck方法。我们还将介绍运动估计的经典方法，如平面运动和透视运动的分解，并探讨如何利用运动信息进行场景深度估计。 第四部分：三维重建与立体视觉 从二维图像恢复三维信息是计算机视觉的终极目标之一。本部分重点关注立体视觉技术。详细阐述了双目视觉系统的几何原理，包括视差计算、极线校正和深度图生成。我们将对比块匹配算法（如SAD、SSD）的优缺点，并介绍更先进的基于图优化和深度学习的立体匹配方法。 对于单目或多目系统的三维重建，三角测量原理是核心。我们讲解了如何利用已知相机参数通过三角测量确定空间点坐标。此外，SfM（Structure from Motion，运动恢复结构）和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，同步定位与地图构建）的原理也将被系统介绍，特别是BA（Bundle Adjustment，束优化）在提高重建精度中的关键作用。 第五部分：深度学习在视觉中的前沿应用 本部分全面转向以深度卷积神经网络（CNN）为核心的现代计算机视觉范式。我们将从基础的CNN架构（如LeNet、AlexNet）讲起，深入分析VGG、ResNet、Inception等经典网络的设计哲学，着重阐述残差连接、批标准化等关键技术如何克服深度网络的训练难题。 在具体应用层面，本部分内容覆盖了目前最热门的几个方向： 1. 目标检测与定位： 详细剖析了基于区域的Two-stage方法（如R-CNN系列）与单次预测的One-stage方法（如YOLO、SSD）的演进历程及其速度与精度的权衡。 2. 语义分割与实例分割： 讲解了FCN、U-Net、DeepLab等架构如何实现像素级的分类，并讨论了Mask R-CNN等在实例分割任务中的突破。 3. 生成模型： 介绍了生成对抗网络（GANs）的基本结构，以及它们在图像修复、超分辨率和风格迁移中的潜力。 第六部分：高级主题与系统集成 最后一部分将目光投向更复杂的应用场景和系统集成。我们将讨论基于深度学习的场景理解，例如深度估计网络（如Monodepth）和基于Transformer的模型在视觉任务中的新兴应用。同时，也会涉及视觉系统在实际部署中需要考虑的效率优化、模型量化、嵌入式部署等工程问题。本书将以一个完整的、融合了经典与深度学习技术的视觉应用案例作为收尾，展示如何将理论知识转化为可操作的解决方案。 本书适合计算机科学、电子工程、自动化等相关专业的本科高年级学生、研究生以及致力于从事图像处理、模式识别和人工智能领域的工程师和研究人员。通过阅读本书，读者将能够系统地掌握视觉信息处理的完整流程，并有能力设计、实现和优化复杂的视觉系统。

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这本书的结构组织简直是艺术品级别的精妙布局，它成功地将一个跨学科的复杂领域划分成了几个逻辑自洽且互相支撑的模块。我注意到作者在设计章节顺序时，似乎遵循了一种“由表及里，由宏观到微观”的原则。第一部分专注于基础理论的奠基，包括了必要的线性代数回顾和概率论的复习，为后续的复杂模型打下了坚实的基础，这一点对于那些需要快速进入核心主题的资深读者来说非常友好，因为可以快速跳过已掌握的内容。随后，书中迅速过渡到核心的特征描述子和描述符的构建，这部分内容编排得如同一个精密的流水线，每一步的产出都成为下一步的原料。最让我印象深刻的是，它将不同的应用场景，如文档校正、图像匹配和三维重建，安排在不同的独立章节中，并且在每个应用章节的末尾，都会有一个“技术融合点”的小节，专门探讨如何将前面学到的多个算法有机地结合起来解决实际问题。这种结构设计不仅方便了特定需求的研究人员，也让希望全面掌握该领域的学习者能够清晰地看到知识点之间的内在联系，避免了知识点的碎片化。

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这本书的论述风格简直是教科书级别的典范，它巧妙地平衡了理论的深度与实践的可操作性。开篇部分，作者没有急于抛出那些令人望而生畏的复杂模型，而是用非常清晰、渐进的方式，从最基础的几何变换原理入手，层层递进地构建起整个认知框架。我发现作者在解释那些高维空间投影和特征提取算法时，不仅仅停留在公式推导上，而是辅以了大量的类比和生活化的例子，这极大地降低了初学者的入门门槛。例如，在描述边缘检测的滤波过程时，它将卷积核比喻成一个“细节探照灯”，这种生动的描述方式，使得抽象的数学操作瞬间变得具象化。更令人称道的是，书中对算法的优缺点分析极其客观和深入，它不会盲目推崇某个“最新”的方法，而是会细致地剖析每种技术在不同场景下的时间复杂度和鲁棒性表现，这种审慎的态度是许多快餐式技术文档所不具备的。读完前几章，我感觉自己不仅是学会了“如何做”，更重要的是明白了“为什么这样做”，这才是真正的知识内化。

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这本书的价值不仅体现在它教授了“是什么”和“怎么做”，更在于它深刻地引导读者去思考“未来会怎样”。在每一部分知识点讲解完毕后，作者都会设置一个“前沿展望”或者“未解难题”的讨论区。这些讨论并不是泛泛而谈，而是精准地指出了当前主流方法在面对光照变化、遮挡、尺度不一致等实际挑战时的局限性，并提出了几个具有前瞻性的研究方向。这种设置极大地激发了我作为读者的好奇心和探索欲，它让我明白，技术的发展永无止境，我们当前掌握的知识只是通往更深层理解的一座桥梁。通过这些展望，我得以站在巨人的肩膀上，对该领域未来的发展趋势有了宏观的把握，这对于制定长期的研究计划或者技术选型至关重要。这本书成功地扮演了一个导师的角色，它不仅传授了已有的知识体系，更重要的是点燃了我们对未知领域的求知欲，使得学习过程充满了动态的、面向未来的思考，而不是对旧有知识的简单复述。

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这本书的装帧设计真是让我眼前一亮，封面采用了深邃的蓝色调，配以简洁有力的白色和金色字体，散发着一种沉稳而又不失现代感的专业气息。当我把它捧在手中时，首先感觉到的是它扎实的纸质和精良的印刷质量，这对于一本技术类书籍来说至关重要。内页的排版布局清晰明了，每一页的留白都恰到好处，使得长时间阅读也不会感到视觉疲劳。尤其是那些复杂的数学公式和图表，它们的呈现清晰锐利，即使用放大镜仔细查看细节，也能保证文字和线条的平滑度，这无疑为深入理解晦涩的算法细节提供了极大的便利。作者在章节之间的过渡处理得非常自然流畅，既保持了内容的逻辑严谨性，又避免了传统教材那种生硬的割裂感。我尤其欣赏它在目录设计上的用心，主次分明，让人一眼就能把握全书的知识脉络。从整体的阅读体验来看，这本书在物理层面上就做到了教科书应有的高水准，让人在翻阅的过程中，就能感受到出版方的专业态度和对读者体验的重视，这无疑是技术著作中难能可贵的品质，让人在开始学习之前，就已经对即将接触到的知识充满了敬意与期待。

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在阅读过程中，我最大的感受是作者对细节的苛求达到了令人发指的程度，尤其是在算法实现和代码伪代码的呈现上，显示出了极高的专业素养。书中对于关键算法的伪代码部分，不仅仅是简单地列出步骤，它甚至考虑到了边界条件和异常处理的逻辑框架。例如，在讨论循环不变量和程序优化时，作者会用注释明确指出哪些部分是计算瓶颈，并给出启发性的优化方向，而不是直接给出最终的优化代码，这保留了读者自己探索和思考的空间，避免了“喂食式”学习的弊端。此外，书中对引用的文献规范也极为严谨，每一项重要的理论突破或实验结果，都能在文末找到对应的原始出处，这使得我们这些需要进行学术溯源的读者可以非常方便地追踪到第一手的资料。这种对准确性和可追溯性的执着，让这本书的权威性得到了极大的提升，它不仅仅是一本指导手册，更像是一个经过严格同行评审的知识库，确保了我们所学到的每一个“知识点”都是经过时间检验和学术界认可的。

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