计算机视觉特征提取与图像处理（第三版） pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:电子工业出版社

作者:Mark S. Nixon

出品人:

页数:424

译者:杨高波

出版时间:2014-11

价格:69.00

装帧:平装

isbn号码:9787121246463

丛书系列:经典译丛·信息与通信技术

图书标签:

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《计算机视觉特征提取与图像处理（第三版）》：深度解析，洞悉视觉智能的基石 在人工智能浪潮席卷全球的今天，计算机视觉作为其最引人注目的分支之一，正以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶汽车的“慧眼”到智能安防系统的“火眼金睛”，再到医疗影像诊断的“精密探针”，强大的视觉能力已经成为现代科技不可或缺的核心驱动力。而要构建出这些令人惊叹的视觉智能系统，其背后离不开对图像本质的深刻理解和对视觉信息的精准提炼——这正是《计算机视觉特征提取与图像处理（第三版）》所致力于揭示的奥秘。 本书并非仅仅堆砌算法的堆叠，而是以严谨的逻辑和清晰的脉络，系统地梳理了计算机视觉领域中最核心、最基础的两个关键环节：特征提取与图像处理。作者以扎实的理论功底和丰富的实践经验，为读者构建起一座通往深度视觉理解的坚实桥梁，带领我们深入探究计算机如何“看见”并“理解”这个多彩的世界。 第一部分：图像处理——勾勒视觉世界的基底 在进入更为复杂的特征提取之前，理解和优化图像本身是至关重要的第一步。本书的开篇，便以详实的篇章，系统性地阐述了图像处理的各项基本原理与核心技术。 图像的本质与表示： 我们首先会从最根本的层面出发，探讨图像的数字表示方式，包括像素、灰度、颜色空间（如RGB、HSV、Lab等）的数学模型和转换原理。理解不同颜色空间的特性，对于后续的光照不变性、颜色分析等任务具有决定性意义。读者将学习如何从数字信号的角度理解图像，为后续所有处理奠定坚实的基础。 点运算——像素的“调色板”： 图像的点运算是图像处理中最基础也是最直接的操作。本书会详细讲解亮度调整、对比度增强、伽马校正等方法。这些看似简单的操作，却能极大地改善图像的视觉质量，突出重要信息，为后续的分析任务提供更好的输入。例如，在低照度环境下拍摄的照片，通过适当的亮度提升和对比度增强，可以使其细节更加清晰可见。 邻域运算——像素间的“对话”： 图像的邻域运算是实现更复杂图像变换的关键。本书将深入剖析卷积（Convolution）这一核心概念，它是图像处理中最强大、最基础的工具之一。读者将学习各种卷积核（Kernel）的设计与应用，包括平滑滤波（如高斯模糊、均值滤波），用于去除噪声，使图像更加柔和；锐化滤波（如Sobel算子、Laplacian算子），用于增强图像边缘和细节，使图像更加清晰。此外，中值滤波等非线性滤波方法也将得到详细介绍，它们在处理椒盐噪声等特定噪声类型时表现出色。 形态学处理——图像的“塑形术”： 腐蚀（Erosion）和膨胀（Dilation）是形态学处理的两大基本操作。本书将详细解释它们如何通过结构元素（Structuring Element）来改变图像的形状，例如去除小的噪声点（腐蚀），或者连接断开的物体（膨胀）。在此基础上，读者将进一步学习开运算（Opening）和闭运算（Closing），它们分别结合了腐蚀和膨胀，用于去除小的物体、分离粘连的物体，以及填补小的空洞，对二值图像的处理尤为有效。 频率域处理——图像的“谱分析”： 跳出像素空间，将图像变换到频率域进行分析和处理，是解决特定问题的强大手段。本书将介绍傅里叶变换（Fourier Transform）及其在图像处理中的应用，讲解如何通过低通滤波来平滑图像、去除高频噪声，以及如何通过高通滤波来增强边缘和细节。快速傅里叶变换（FFT）的原理和实现也会被涵盖，以应对大规模图像的处理需求。 图像复原与增强——“修复”与“美化”： 噪声是图像处理中不可避免的问题。本书将系统地介绍各种去噪算法，包括基于滤波器的方法、小波去噪等，并深入分析其原理和适用场景。同时，书中也会探讨如何根据特定需求进行图像增强，例如直方图均衡化在提高图像整体对比度上的作用，以及自适应直方图均衡化在处理局部对比度不均时的优势。 颜色图像处理——多维空间的艺术： 随着对图像信息理解的深入，颜色图像的处理变得尤为重要。本书将详细介绍颜色空间之间的转换，如RGB到HSV的转换，以及它们在图像分割、颜色识别等任务中的应用。局部颜色处理、颜色直方图分析等内容也将得到深入阐述。 第二部分：特征提取——解码视觉信息的“钥匙” 在对图像有了充分的理解和初步处理之后，如何从中提取出有意义的、能够代表图像内容的关键信息，即特征提取，就成为了构建高级视觉系统的核心。本书的第二部分将聚焦于这一关键环节，带领读者领略各种强大而精妙的特征提取方法。 边缘检测——勾勒物体的“轮廓”： 边缘是图像中最基本也是最重要的视觉线索之一，它通常对应于物体表面反射率、纹理或表面法线方向的突变。本书将详细介绍经典的边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，它们通过计算图像的梯度来寻找边缘。Canny边缘检测算法作为一种经典的、多阶段的边缘检测方法，其在信噪比、定位精度和单一边缘响应方面的优势将得到深入解析。读者将理解其梯度计算、非极大值抑制和滞后阈值筛选的精妙之处。 角点检测——捕捉图像的“兴趣点”： 角点是图像中最具判别性的特征之一，它们通常是两个边缘的交汇处，具有方向性和位置上的稳定性。本书将深入讲解Harris角点检测算法，分析其窗口移动、协方差矩阵计算以及迹（Trace）和行列式（Determinant）在角点判别中的作用。此外，Shi-Tomasi角点检测等其他常用角点检测方法也将得到介绍，帮助读者理解它们在不同场景下的适用性。 局部不变特征——应对“变幻莫测”的图像： 现实世界中的图像会受到各种变换的影响，如尺度变化、旋转、光照改变甚至部分遮挡。为了构建鲁棒的视觉系统，我们需要提取对这些变换不敏感的局部特征。本书将重点介绍尺度不变特征变换（SIFT）算法。读者将深入理解SIFT的生成过程：尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配，以及描述符的生成。SIFT的强大之处在于其对尺度、旋转、光照变化以及一定程度的遮挡都具有良好的不变性，使其成为物体识别、图像匹配等任务的基石。 其他局部特征描述符——“百家争鸣”的智慧： 除了SIFT，还有许多其他优秀的局部特征描述符。本书将介绍SURF（Speeded Up Robust Features）算法，它通过积分图和Hessian矩阵来加速SIFT的计算，显著提高了提取速度。ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）算法，结合了FAST特征点检测和BRIEF描述符，并在描述符中引入方向信息，实现了高效且鲁棒的特征提取。读者将了解这些不同算法的优劣势，并能在实际应用中做出合理的选择。 纹理分析——刻画“物质的肌理”： 纹理是描述图像表面粗糙度、光滑度、规则性等视觉属性的重要信息。本书将探讨多种纹理分析方法，包括统计学方法（如灰度共生矩阵GLCM）、滤波器组方法（如Gabor滤波器）以及基于局部二值模式（LBP）的方法。理解这些方法如何量化和描述图像的纹理特征，对于图像检索、材质识别、医学图像分析等领域具有重要意义。 形状描述——识别“几何的灵魂”： 形状是区分不同物体的重要依据。本书将介绍多种形状描述技术，包括基于轮廓的方法（如傅里叶描述子、链码）和基于区域的方法（如Zernike矩、形状上下文）。读者将学习如何将抽象的形状信息转化为可量化的数值表示，从而实现物体的形状匹配和识别。 深度学习时代的特征提取——“智能涌现”的革命： 随着深度学习的兴起，卷积神经网络（CNN）已经成为特征提取的主流方法。本书将深入探讨CNN在特征提取方面的强大能力，讲解卷积层、池化层、激活函数的原理，以及它们如何通过多层非线性变换，从原始像素中自动学习到越来越抽象、越来越具判别性的特征。我们将介绍经典的CNN架构，如AlexNet、VGG、ResNet等，并分析它们在ImageNet等大规模数据集上取得的突破性成果。本书将引导读者理解深度学习如何从海量数据中“涌现”出强大的视觉表征能力，并为各种下游视觉任务提供高效的特征。 《计算机视觉特征提取与图像处理（第三版）》：面向未来，指引方向 本书不仅全面覆盖了计算机视觉的基础理论和经典算法，更紧密结合了当前技术发展的脉搏，深入浅出地讲解了深度学习在特征提取领域的革命性影响。通过阅读本书，读者将： 构建坚实的理论基础： 深入理解图像处理和特征提取的数学原理和算法机理，为进一步学习和研究打下坚实基础。 掌握实用的技术工具： 熟悉并能够应用各种经典的图像处理算法和特征提取方法，为实际工程项目提供技术支撑。 洞察前沿的研究方向： 了解深度学习在计算机视觉中的核心作用，为把握未来发展趋势奠定认知基础。 提升解决问题的能力： 学会如何根据具体应用场景，选择和组合合适的图像处理与特征提取技术，高效解决实际视觉问题。 无论您是计算机视觉领域的初学者，希望系统构建知识体系；还是有一定基础的研究者，渴望深入理解算法的精髓；抑或是工程师，希望将先进的视觉技术应用于实际产品，本书都将是您不可多得的宝贵资源。它将帮助您拨开迷雾，清晰地看到计算机视觉技术发展的脉络，掌握解锁视觉智能的关键钥匙，在日新月异的技术浪潮中，站稳脚跟，引领创新。

评分☆☆☆☆☆

这里居然还没人... 挺好一本书，不妨看看。其实cv的书有通病，就是讲得不清楚，不像machine learning data mining领域的，可能也是因为有些知识确实不好表达吧。所以我感到好苦逼，在CS系做CV不能去选ECE的CV课，只能自己留着眼泪默默啃书。 每章的引言写的很好，从语言到内...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

这套书的深度和广度，尤其是在对经典算法的梳理上，做得非常全面和系统。我特别欣赏作者在介绍每一个算法时，都会给出一个历史背景的简短回顾——这个算法是在什么样的问题背景下被提出来的，它解决了什么痛点，以及它存在哪些固有的局限性。这种“站在巨人的肩膀上”的回顾视角，使得读者不仅仅是学会了如何“实现”某个算法，更能理解“为什么”要用这个算法，以及在面对新问题时，我们应该如何基于这些经典思想进行创新。例如，在讨论特征描述符的章节中，作者对比了 SIFT、SURF 和后来的一些基于梯度直方图的变体，不仅给出了它们的核心数学差异，还结合实际场景分析了各自在尺度不变性、旋转不变性以及计算复杂度上的权衡，这对于项目选型指导意义重大。

评分☆☆☆☆☆

这本书的装帧设计确实挺吸引人的，封面那种深邃的蓝色调配上简约的几何图形，给人一种既专业又现代的感觉。我刚拿到手的时候，首先注意到的就是它的纸张质量，手感很扎实，拿在手里分量感十足，那种印刷的清晰度和墨水的均匀度，读起来眼睛非常舒服，长时间阅读也不会有明显的疲劳感。内页的排版也做得相当用心，图文比例恰到好处，关键的算法流程图和公式推导都用非常清晰的方式呈现出来，这一点对于理工科的教材来说简直是太重要了。很多教材的图表总是模模糊糊，看了半天也理解不了作者的意图，但这本书在这方面做得非常到位，即便是复杂的数学模型，通过图示也能让人迅速抓住核心脉络。总而言之，从物理层面来说，这是一本让人愿意拿起来、愿意长时间沉浸其中的书，这对于一本技术专著而言，已经成功了一半。

评分☆☆☆☆☆

我花了一周时间通读了关于基础信号处理和矩阵代数在图像分析中应用的章节，感觉作者在讲解这些底层数学原理时，采取了一种非常注重“直觉建立”的叙事方式。他没有直接堆砌高深的定理和复杂的证明，而是先用非常贴近实际图像问题的例子来引出概念，比如如何用卷积来模拟人眼的视觉感受野，或者为什么傅里叶变换能有效分离图像中的周期性噪声。这种从“问题驱动”到“理论支撑”的讲解路径，极大地降低了初学者的理解门槛。特别是对于某些经典滤波器（如高斯模糊、拉普拉斯算子）的推导，作者细致地展示了它们是如何从理想模型一步步退化到实际应用中的近似形式，这种严谨性又不失通俗的讲解风格，让我这个非纯数学背景的工程师都能领会到其精髓。

评分☆☆☆☆☆

作为一本参考书，它的索引和术语表部分做得非常到位，是我认为这本书实用价值的另一个重要体现。每当我在查阅某个特定概念时，无论是某个滤波器的名称，还是某个变换的数学符号，都能迅速在书后找到对应的页码和清晰的定义。此外，作者在书中多次引用了相关的经典论文，并给出了标注，这对于希望深入研究特定技术细节的进阶读者来说，无疑是打开了更广阔的学术资源之门。很多教材写到最后就草草收场，但这本书在结论和展望部分，对未来几年图像处理技术可能的发展方向进行了富有洞察力的预测，显示出作者深厚的行业积累和前瞻性思考，让人读完后不仅是知识上的充实，更有对未来技术趋势的清晰把握感。

评分☆☆☆☆☆

这本书在最新的版本中，对深度学习在图像分析领域的主流应用进行了非常及时的更新，这一点非常难得，因为很多经典教材往往滞后于技术发展。虽然全书的基石依然是传统的特征工程和图像处理理论，但作者巧妙地将深度卷积网络（CNN）的结构——比如卷积层、池化层、激活函数——与传统的局部特征提取单元（如边缘检测器、角点检测器）进行了类比和衔接。这种处理方式避免了生硬地插入一大段深度学习的知识，而是让读者在熟悉了传统特征的不足后，自然而然地过渡到深度学习如何更优地解决这些问题。特别是关于网络反向传播过程中的梯度流动解释，借助已有的导数和链式法则的知识，讲解得层次分明，读起来很有连贯性。

评分☆☆☆☆☆

关键知识点都有涉及到，对于同样的概念和算法，描述的方法和表达不太清晰，有时一个点还没讲明白就插入另一个点，但在看其他书时结合这本看一下也是有收获的

评分☆☆☆☆☆

这本书有这本书的好处，比如涵盖的东西很多，比如PCA，仿射，角点特征，同类图像书籍往往提的很少，但是也有问题，就是说得不明不白，诸如SIFT,SURF,HARRIS看完了无论是原理还是算法，都不是太明白，但是书都给了原文，毕竟篇幅有限，作为概述书籍满分。翻译质量中等，部分影响阅读

评分☆☆☆☆☆

还行吧，缺少代码演示

评分☆☆☆☆☆

还行吧，缺少代码演示

评分☆☆☆☆☆

关键知识点都有涉及到，对于同样的概念和算法，描述的方法和表达不太清晰，有时一个点还没讲明白就插入另一个点，但在看其他书时结合这本看一下也是有收获的