This book introduces a new theory in Computer Vision yielding elementary techniques to analyze digital images. These techniques are a mathematical formalization of the Gestalt theory. From the mathematical viewpoint the closest field to it is stochastic geometry, involving basic probability and statistics, in the context of image analysis. The book is mathematically self-contained, needing only basic understanding of probability and calculus. The text includes more than 130 illustrations, and numerous examples based on specific images on which the theory is tested. Detailed exercises at the end of each chapter help the reader develop a firm understanding of the concepts imparted.
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用戶評價
居然有這本書
评分剛看完一遍，正在追這方麵的文章。傳統分類判決方法需要同時考慮目標和背景的概率模型，看看哪種模型能更好的解釋圖像，而本書的思想是隻考慮背景概率模型，將Gestalt心理學中的規則數學化，認為所有背景概率模型很難産生的模式都是目標。背景概率模型采用的度量就和gestalt規則有關。這種思想很適閤於底層特徵的檢測，並且結果和人類視覺感知相符，應用前景很廣。同時可以進一步發展的地方也很多
评分居然有這本書
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