Handbook of Computer Vision and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Academic Press

作者:

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1999-01

价格:USD 369.95

装帧:Hardcover

isbn号码:9780123797728

丛书系列:

图书标签:

• Computer_Vision
• 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
• 图像分析
• 算法
• 应用
• 技术手册

《计算机视觉与应用手册》内容概述 本书旨在全面、深入地探讨计算机视觉领域的理论基础、核心算法以及在各个行业的具体应用。全书内容结构严谨，逻辑清晰，力求为读者提供一个从入门到精深的知识体系，特别侧重于当前研究热点和工程实践中的关键技术。 第一部分：计算机视觉基础与理论框架 本部分着重奠定读者对计算机视觉的整体认知，介绍其发展历史、基本原理以及数学基础。 第一章：视觉感知的基本原理与挑战 本章首先界定计算机视觉（CV）的学科范畴，阐述人类视觉系统与机器视觉系统的异同。深入分析了机器感知环境的固有难题，如光照变化、遮挡、尺度不变性、视角依赖性等。详细介绍了图像的形成过程，从光学成像到离散化（采样与量化），并探讨了数字图像表示的数学模型。此外，本章还系统回顾了计算机视觉的演进历程，从早期的几何模型到基于统计学习，再到当前深度学习驱动的范式转变。 第二章：图像的数学表征与预处理 本章聚焦于图像数据的数学基础。首先讲解了傅里叶变换、小波变换等频域分析工具在图像处理中的应用，如何利用这些工具进行去噪和特征增强。随后，详细阐述了图像增强技术，包括对比度拉伸、直方图均衡化等空间域方法。针对图像质量的改善，深入讨论了各类滤波器的原理与实现，包括线性滤波器（如均值、高斯）和非线性滤波器（如中值、双边滤波），并对比分析了它们在保留边缘信息方面的优劣。本章还覆盖了图像的几何变换，如仿射变换、透视变换及其在图像配准中的作用。 第三章：边缘、角点与区域的检测 本章是经典特征提取的基石。详细介绍了各种边缘检测算子的工作机制，从早期的梯度算子（如Sobel, Prewitt）到更精细的Canny边缘检测算法，强调了噪声敏感性与边缘连续性之间的权衡。在角点检测方面，重点阐述了Harris角点检测器的原理，并引入了更鲁棒的Shi-Tomasi准则。对于区域特征，本章讲解了分水岭算法在图像分割中的应用，并介绍了连通性分析和区域生长技术。 第四章：多视图几何基础 多视图几何是理解三维重建和运动恢复的关键。本章从投影几何出发，引入了相机的内参和外参矩阵，详细解释了针孔相机模型及其畸变校正。随后，深入探讨了对极几何理论，推导了基本矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的数学关系，并介绍了RANSAC等鲁棒估计方法在求解这些矩阵中的应用。本章内容为立体视觉和运动恢复结构（SfM）奠定了必要的理论基础。 第二部分：核心算法与深度学习范式 本部分将传统视觉算法与现代的深度学习技术相结合，构建起解决复杂视觉任务的算法工具箱。 第五章：基于学习的特征表示 本章标志着计算机视觉进入了数据驱动时代。详细介绍了早期基于手工设计的局部描述符，如SIFT（尺度不变特征变换）和HOG（方向梯度直方图），分析了它们的优势与局限。随后，重点转向基于深度卷积神经网络（CNN）的特征学习。阐述了AlexNet、VGG、ResNet等经典网络结构的设计思想，及其如何自动学习多层次、高语义的图像特征表示。本章还讨论了特征的维度缩减与紧凑表示方法。 第六章：图像分类与目标识别 图像分类是检验模型泛化能力的核心任务。本章不仅涵盖了基于全局特征的分类方法，更深入讲解了如何利用CNN进行端到端的分类。详细剖析了分类网络中的关键组件，如卷积层、池化层、激活函数和损失函数。针对目标识别，本章系统介绍了两大主流框架：基于区域提议的方法（如R-CNN系列，Fast/Faster R-CNN）和单阶段检测器（如YOLO系列，SSD），并对比了它们在速度、精度和复杂性上的平衡点。 第七章：语义分割与实例分割 语义分割要求像素级别的分类，本章详细介绍了全卷积网络（FCN）的结构及其对密集预测任务的适应性。重点分析了U-Net架构及其在医学图像分割中的成功应用。对于实例分割，本章介绍了Mask R-CNN如何将目标检测和掩码生成结合起来，实现对不同实例的精确区分。同时，讨论了条件随机场（CRF）在细化分割边界方面的作用。 第八章：深度学习中的模型训练与优化 本章关注于构建高效、可信赖的深度学习模型所需的工程和理论实践。涵盖了数据增强（如CutMix, Mixup）的策略、优化器（如SGD, Adam, RMSProp）的选择与调优，以及正则化技术（如Dropout, Batch Normalization, Weight Decay）的应用。此外，深入探讨了迁移学习的概念及其在小数据集场景下的有效性，包括微调（Fine-tuning）和特征提取策略。 第三部分：高级应用与系统集成 本部分探讨计算机视觉技术如何转化为实际可用的系统，关注动态场景理解和三维感知。 第九章：运动分析与光流法 本章处理时间维度上的信息提取。详细解释了光流法的基本假设（亮度恒定性），并介绍了经典的光流算法，如Lucas-Kanade（局部方法）和Horn-Schunck（全局方法）。随后，转向深度学习驱动的光流估计，分析了RAFT等网络结构如何利用特征匹配来预测高精度光流场。应用方面，本章讨论了视频帧间去噪和活动检测。 第十、十章：三维重建与立体视觉 本章整合了多视图几何基础和特征匹配技术。重点介绍立体匹配算法，包括早期的基于块匹配的方法，以及使用能量最小化（图割）的全局优化方法（如Semi-Global Matching, SGM）。对于更通用的三维重建，详细介绍了SfM（Structure from Motion）的完整流程，包括特征提取、匹配、三角化到全局优化。此外，还介绍了SLAM（同步定位与地图构建）的基本框架，区分了视觉里程计（VO）与SLAM的区别。 第十一章：人脸与人体分析技术 本章专注于生物特征识别和姿态估计。在人脸识别方面，阐述了从早期特征提取到基于度量学习（如ArcFace, CosFace）的深度嵌入表示方法。人体分析部分，详细介绍了关键点检测（如OpenPose）和三维人体姿态估计的挑战与技术，包括基于模型（如SMPL）的方法。 第十二章：面向实际场景的系统部署与优化 本章将理论与工程实践衔接。讨论了模型量化、剪枝和知识蒸馏等模型压缩技术，以满足嵌入式设备和实时应用的需求。探讨了GPU加速、CUDA编程在提高推理速度中的作用。最后，对系统集成中的数据管道设计、延迟管理和可靠性测试进行了深入的探讨，确保视觉系统能够在真实、动态的环境中稳定运行。

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