基于序列图像的视觉检测理论与方法 pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:武汉大学

作者:张永军

出品人:

页数:148

译者:

出版时间:2008-12

价格:22.00元

装帧:

isbn号码:9787307066540

丛书系列:

图书标签:

计算机视觉
研究
视觉检测
序列图像
图像处理
计算机视觉
模式识别
深度学习
目标检测
视频分析
人工智能
机器学习

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具体描述

《基于序列图像的视觉检测理论与方法》系统地总结和阐述了基于序列图像的工业零件视觉检测理论、方法及其应用，简要回顾了摄影测量与计算机视觉的发展；分析了序列图像几何处理中所涉及的若干关键技术及国内外研究现状；介绍了相机的线性和非线性模型，讨论了基本矩阵和三视张量的几何意义及其计算方法；阐述了基于最小二乘模板匹配的影像特征点和直线段的高精度提取算法；提出基于二维直接线性变换和平面控制场的非量测数码相机标定理论和算法；重点阐述了附加刚体变换的点、线摄影测量模型，提出利用点线混合摄影测量技术重建钣金零件的精确三维模型；详细讨论了基于广义点摄影测量的空间目标三维重建理论与方法；最后介绍了序列图像在工业零件三维重建与视觉检测中的具体应用，并就检测精度和效率等方面的问题进行了深入分析。

《像素的洞察：计算机视觉中的物体识别技术》本书是一部关于计算机视觉领域物体识别理论与实践的深度探索。聚焦于如何让计算机“看懂”并准确识别图像中的对象，本书系统梳理了从经典方法到前沿算法的演进脉络，旨在为读者构建一个全面而扎实的知识体系。内容概览：第一部分：基础理论与预备知识在正式展开物体识别的讨论之前，本书首先为读者奠定了坚实的理论基础。数字图像处理基础：详细介绍图像的数字化过程，包括像素、灰度、颜色空间（RGB、HSV、YCbCr等）的表示及其相互转换。阐述图像的几何变换（平移、旋转、缩放、仿射变换）和灰度变换（亮度、对比度调整，直方图均衡化），为后续特征提取打下基础。图像滤波与增强：深入讲解各种图像滤波器的原理与应用，包括线性滤波（高斯滤波、均值滤波）和非线性滤波（中值滤波、双边滤波），以及它们在降噪和细节保留方面的作用。讨论边缘检测算子（Sobel、Prewitt、Canny）的原理及其在勾勒物体轮廓中的重要性。特征提取的数学原理：介绍图像特征的概念，以及如何从原始像素数据中提取具有区分度的信息。重点讲解梯度、角点、纹理等低级特征的计算方法。初步引入局部不变性特征的思想，为后续SIFT、SURF等算法铺垫。第二部分：经典物体识别方法本部分将详细剖析早期但至今仍具重要意义的物体识别方法，理解其设计思想和局限性。模板匹配：讲解基于模板的匹配原理，包括归一化相关系数匹配、平方差匹配等，以及在图像变形和噪声存在下的挑战。几何特征匹配：深入介绍基于点、线、轮廓等几何特征的匹配方法。重点阐述霍夫变换在检测直线、圆等简单形状中的应用，以及轮廓匹配在形状识别中的作用。视觉词袋模型（Bag-of-Visual-Words, BoVW）：详细讲解BoVW模型的构建流程，包括局部特征提取（SIFT, SURF等）、词汇量构建（K-means聚类）、图像表示（直方图）以及分类器的选择（SVM等）。分析其在场景识别和物体检索中的优势与不足。滑动窗口（Sliding Window）检测器：阐述滑动窗口的基本思想，以及如何在图像上以不同尺度和长宽比滑动窗口，并对每个窗口内的区域进行分类。讨论其计算效率问题。第三部分：基于深度学习的物体识别随着深度学习的兴起，计算机视觉领域发生了革命性的变革。本部分将聚焦于深度学习在物体识别中的核心技术。卷积神经网络（CNN）基础：深入解析CNN的核心组件，包括卷积层（卷积核、感受野、步长、填充）、池化层（最大池化、平均池化）、激活函数（ReLU、Sigmoid、Tanh）以及全连接层。详细讲解CNN是如何从原始图像中自动学习层次化特征的。经典CNN架构：介绍并分析AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等里程碑式的CNN架构，理解它们的设计创新（如LeCun的LeNet、AlexNet的ReLU和Dropout、VGG的深度堆叠、GoogLeNet的Inception模块、ResNet的残差连接）及其对物体识别性能的提升。目标检测算法：两阶段检测器：详细讲解R-CNN系列算法（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），包括区域提议网络（RPN）的作用，以及如何利用CNN提取区域特征并进行分类和回归。一阶段检测器：深入分析YOLO（You Only Look Once）系列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的原理，理解它们如何实现端到端的实时目标检测，以及在速度和精度上的权衡。物体定位与边界框回归：阐述如何精确地预测物体的边界框（Bounding Box），包括回归的损失函数（Smooth L1 Loss、IoU Loss等）以及边界框的编码与解码方式。数据增强技术：讨论各种数据增强策略（翻转、裁剪、旋转、色彩抖动、CutMix、Mosaic等）在提高模型泛化能力和鲁棒性方面的作用。模型训练与优化：讲解损失函数（交叉熵损失、分类损失、回归损失）、优化器（SGD、Adam、RMSprop）、学习率调度、批量归一化（Batch Normalization）等在模型训练过程中的关键技术。第四部分：进阶主题与未来展望本部分将探讨一些更前沿的物体识别技术，以及该领域的未来发展方向。语义分割与实例分割：区分语义分割（像素级分类）与实例分割（区分同一类别的不同实例），并介绍FCN、U-Net、Mask R-CNN等相关算法。注意力机制：讲解注意力机制（Attention Mechanism）在提升模型对图像关键区域关注度的作用，以及在物体识别中的应用。 Transformer在视觉领域的应用：介绍Vision Transformer（ViT）等基于Transformer的视觉模型，分析其与CNN的区别和优势，以及在物体识别任务中的潜力。模型部署与优化：讨论将训练好的模型部署到实际应用中的挑战，包括模型压缩、推理加速（TensorRT、OpenVINO等）以及移动端部署。伦理与挑战：探讨物体识别技术在实际应用中可能面临的伦理问题（如偏见、隐私）以及技术上的挑战（如遮挡、尺度变化、小目标检测、实时性要求）。未来发展趋势：展望物体识别领域可能的新方向，如自监督学习、小样本学习、零样本学习、多模态融合等。本书旨在为计算机视觉的初学者、研究人员和工程师提供一条清晰的学习路径，从根本理解物体识别的原理，掌握主流的技术方法，并能洞察该领域的未来发展。通过理论与实践相结合的讲解，读者将能够独立分析和解决实际的物体识别问题。

作者简介

张永军，武汉大学教授，博士生导师。1975年3月出生于内蒙古。1997年本科毕业于原武汉测绘科技大学，2002年获武汉大学工学博士学位。2003年曾在德国汉诺威大学进行客座研究，2004年破格晋升为副教授，2006年破格晋升为教授。2002年获“王之卓创新人才奖”一等奖，2003获“湖北省第五届优秀博士学位论文”奖，2006年获“湖北省优秀自然科学论文”二等奖，2007年入选教育部“新世纪优秀人才支持计划”，2008年获“湖北省自然科学三等奖”。主要从事数字摄影测量与遥感、计算机视觉等方面的教学和研究工作，在多源影像数据联合区域网平差、卫星遥感影像的几何处理与三维信息提取、低空摄影测量、数码城市三维建模、工业零件高精度视觉检测等方面取得了较好成果。独立研制的GPS／IMU辅助光束法区域网平差系统达到国际著名同类软件相同水平。

主持和参加国家863计划、国家自然科学基金、国家科技支撑计划及国家973计划等多项国家级科研项目。以第一作者公开发表学术论文30余篇，其中SCI／EI／ISTP等收录20余篇。国家863计划和国家自然科学基金通讯评审专家，IEEE TGRS、IJGIS及CVIU等国际著名期刊及《测绘学报》、《武汉大学学，报（信息科学版）》、《遥感学报》等国内核心期刊通讯评审人。

目录信息

第1章绪论 1.1 摄影测量的发展与现状 1.2 计算机立体视觉的发展与现状 1.3 研究目标 1.4 本书的主要内容第2章相机标定、三维重建与视觉检测研究进展 2.1 数码相机标定研究进展 2.2 三维重建研究概述 2.3 视觉检测研究与应用第3章相机模型与多视几何 3.1 线性相机模型 3.2 非线性相机模型 3.3 双视几何 3.3.1 极线几何概述 3.3.2 基本矩阵的计算 3.3.3 基本矩阵的性质 3.4 三视几何 3.4.1 三视张量概述 3.4.2 利用一般投影矩阵计算三视张量 3.4.3 三视张量的性质第4章影像特征的自动提取 4.1 边缘检测概述 4.2 点特征提取算子 4.2.1 Moravec算子 4.2.2 Forstner算子 4.2.3 Harris算子 4.3 线特征提取算子 4.3.1 基于一阶微分的边缘检测算子 4.3.2 基于二阶微分的边缘检测算子 4.3.3 高斯一拉普拉斯算子（LOG算子） 4.3.4 Canny算子 4.3.5 Hough变换 4.4 基于模板匹配的格网点提取 4.5 基于模板匹配的直线段提取第5章基于平面控制场的数码相机标定 5.1 数码相机标定的基本流程 5.2 利用同形矩阵分解数码相机参数初值 5.2.1 同形矩阵的计算 5.2.2 内方位元素的求解 5.2.3 外方位元素的求解 5.2.4 外方位元素的变换 5.3 利用二维DLT分解数码相机参数初值 5.3.1 二维DLT及内方位元素初值的求解 5.3.2 外方位元素初值的求解 5.4 光束法平差的数学模型 5.5 数码相机标定的几个相关问题 5.5.1 格网纯绕z轴旋转时主点无法计算的证明 5.5.2 利用基本矩阵剔除粗差格网点 5.5.3 光束法平差的快速算法 5.6 数码相机标定试验与结果分析 5.6.1 同形矩阵数码相机标定算法试验 5.6.2 二维DLT数码相机标定算法试验第6章点线混合摄影测量与视觉检测 6.1 点、线混合摄影测量基本流程 6.2 附加刚体变换的点摄影测量模型 6.2.1 物体坐标系与世界坐标系间的旋转平移变换 6.2.2 系统参数较大时的数学模型 6.2.3 系统参数较小时的数学模型 6.3 附加刚体变换的直线摄影测量模型 6.3.1 误差方程式的基本形式 6.3.2 基于距离的误差方程式改化形式 6.3.3 直线摄影测量按间接平差的数学模型 6.4 点、线混合摄影测量的相关问题 6.4.1 外方位元素初值的传递 6.4.2 利用三视张量剔除粗差直线段 6.4.3 方差分量估计 6.4.4 系统参数的统计检验 6.4.5 病态矩阵的无偏解算方法 6.4.6 图形条件较差像片的自动剔除第7章复杂形状的三维重建 7.1 基于物方直接解的圆匹配与重建 7.1.1 旋转角初值的解算 7.1.2 物方直接解的数学模型 7.2 基于广义点摄影测量的复杂形状三维重建 7.2.1 广义点摄影测量的数学模型 7.2.2 直线段的三维重建 7.2.3 圆（圆弧）的三维重建 7.2.4 圆角矩形的三维重建 7.2.5 数学曲线的三维重建第8章工业钣金件视觉检测系统试验 8.1 视觉检测系统的基本功能 8.2 数码相机标定试验 8.3 线框模型的视觉检测试验 8.4 复杂形状的视觉检测试验参考文献
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读后感

评分☆☆☆☆☆

用户评价

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字让我联想到的是一个完整的工程实践蓝图。我希望它不仅仅是学术论文的堆砌，而是真正能指导工程师从零开始构建一个高性能视觉检测系统的手册。这包括数据预处理的标准流程、硬件选型对性能的影响，以及模型部署后的监控和维护策略。书中是否会详细介绍不同开源框架（如PyTorch或TensorFlow）下实现这些先进方法的具体代码结构和注意事项？对于数据标注工具的选择和质量控制，以及如何处理实际生产环境中可能出现的传感器误差和系统漂移等问题，这本书是否提供了实用的操作指南？我期望它能成为一本“从实验室到生产线”的桥梁书，提供一套经过验证的、可复制的解决方案。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名让我联想到了一系列关于计算机视觉和深度学习的尖端技术。我期待它能深入探讨如何利用先进的算法，比如卷积神经网络（CNN）或Transformer模型，来处理和解析视觉信息流。例如，它是否涵盖了如何从视频序列中提取时空特征，这对于理解动态场景至关重要。我特别希望能看到在目标跟踪和动作识别方面的最新进展，比如如何有效地处理遮挡、光照变化和快速移动的物体。书中是否会介绍如何构建高效的数据集和训练策略，以应对现实世界中复杂多变的检测任务，也是我非常关心的部分。如果能结合一些实际案例，比如自动驾驶中的行人检测或者工业质检中的瑕疵识别，那就更完美了。我希望这本书不仅停留在理论层面，还能提供实用的工程实现思路，让读者能够将学到的知识应用到实际项目中去。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的兴趣点在于其潜在的理论深度和方法论的严谨性。我希望能看到对序列建模基础的详尽阐述，例如循环神经网络（RNN）的变体，如LSTM或GRU，在处理时间依赖性方面的优势与局限。更进一步，如果书中能讨论如何将这些序列模型与空间特征提取器（如ResNet或EfficientNet）进行有效地融合，形成一个端到端的检测框架，那将是非常有价值的。我尤其关注鲁棒性问题，即模型在面对噪声、数据不平衡或对抗性攻击时的表现。书中是否会提供量化的评估指标和优化方法来增强模型的可靠性？此外，对于轻量化模型和边缘计算部署的讨论也是一个重要的考量，毕竟很多视觉检测需要在资源受限的设备上实时运行。我期待看到一些关于模型压缩技术，如知识蒸馏或权重剪枝的讨论。

评分☆☆☆☆☆

这本书的书名听起来非常前沿，我猜想它会涉及很多关于“实时性”和“精度”之间权衡的议题。在视觉检测领域，速度往往和准确性是对立的，因此，如何设计出既快又准的算法是工业界追求的圣杯。我希望看到关于高效推理框架的介绍，比如TensorRT或OpenVINO的使用经验。书中是否会介绍一些创新的检测范式，比如一步到位（one-stage）检测器（如YOLO系列）的最新迭代，或者两步位（two-stage）检测器（如Faster R-CNN）在序列数据上的优化策略？此外，对于小目标检测和密集目标检测的挑战，这本书是否提供了独特的解决方案？例如，多尺度特征融合的改进技术，或者基于上下文信息的增强策略。总之，我期待看到能直接提升实际性能的“干货”。

评分☆☆☆☆☆

作为一名研究人员，我更看重这本书在基础理论上的贡献。我希望它能深入探讨图像序列背后的数学原理，比如如何利用概率图模型或贝叶斯方法来描述不确定性。如果书中能涵盖对注意力机制（Attention Mechanism）在时序数据中应用的深入剖析，解释其如何帮助网络聚焦于关键帧或关键区域，那将极大地拓宽我的视野。此外，对于自监督学习或半监督学习在视觉序列数据上的应用，我非常感兴趣。鉴于高质量标注序列数据的稀缺性，如何利用大量的未标注数据进行预训练，从而提高下游任务的性能，是一个亟待解决的问题。这本书是否能提供一套完整的理论框架和实验验证来支撑这些先进的学习范式？

评分☆☆☆☆☆