Computer and Robot Vision, Vol. 1 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Addison-Wesley

作者:Robert M. Haralick

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1991-09

价格:USD 95.00

装帧:Hardcover

isbn号码:9780201108774

丛书系列:

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《光影塑形：探寻视觉的奥秘与机器的智慧》 这本书是一扇通往计算机视觉与机器人感知世界的奇妙之门，它将带领我们一同踏上一段激动人心的旅程，去理解机器如何“看见”，如何解读我们所处的现实，以及如何在这个充满信息的世界中做出智能的决策。它并非仅仅是一部技术手册，而是一次关于智慧、感知与智能体交互的深刻探索。 第一章：眼睛的启示——从生物视觉到计算成像 我们将从最根本的起点出发，审视人类视觉系统的精巧设计。自然界是如何通过眼睛这一有机器官，捕捉光线，辨别形状，感知颜色，并最终在大脑中构建出我们所认知的世界？这一章将深入浅出地介绍视觉生理学中的关键概念，如感光细胞、视网膜、视觉通路以及大脑皮层中负责视觉处理的区域。我们会了解到，人类的视觉系统是如何在漫长的进化过程中，形成了强大的模式识别、物体分割以及场景理解能力。 基于对生物视觉的理解，我们将视角转向计算成像。光线如何在物体表面反射、折射、散射？这些物理过程如何被相机镜头和传感器捕捉？本章将详细阐述光学原理在成像过程中的作用，包括光的传播、透镜成像、光圈、快门速度等对最终图像质量的影响。我们会了解不同类型的相机传感器（如CCD和CMOS）如何将光信号转化为数字数据，以及数字化过程中量化和编码的关键技术。此外，我们还将触及一些基础的图像形成模型，如针孔相机模型，为后续章节的几何分析奠定基础。 第二章：像素的语言——图像的数字表达与基础处理 图像，是我们观察世界的最直观载体，但在计算机眼中，它只是一串串数字。本章将深入探讨数字图像的本质。我们将学习如何用像素（pixel）来描述一张图像，理解灰度图像、彩色图像（如RGB、HSV色彩空间）的表示方式，以及它们之间的转换。数据结构如何存储图像信息？位深（bit depth）又意味着什么？这些基本概念将帮助我们理解图像数据的内在结构。 随后，我们将聚焦于图像的预处理技术，这些技术是后续复杂视觉任务的基石。降噪（noise reduction）对于提升图像质量至关重要，我们将了解不同的降噪算法，如高斯滤波、中值滤波，以及它们在抑制随机噪声和椒盐噪声方面的原理和优缺点。图像增强（image enhancement）则致力于让图像的某些特征更加突出，例如对比度增强、直方图均衡化等技术，能让暗淡的图像焕发生机。我们还会探讨边缘检测（edge detection），这是识别物体轮廓的关键步骤，如Sobel算子、Canny算子等经典算法将一一呈现，它们如何通过计算图像梯度来定位像素变化剧烈的地方。此外，几何变换，如缩放（scaling）、旋转（rotation）、平移（translation）和仿射变换（affine transformation），将教会我们如何在图像平面内进行空间调整，这对于图像配准和物体识别至关重要。 第三章：世界的几何——从二维图像到三维空间的映射 真实的世界是三维的，但我们捕捉到的图像却是二维的。如何从二维图像中推断出三维场景的几何信息，是计算机视觉的核心挑战之一。本章将带领我们走进几何的世界。我们将从相机模型出发，理解相机内参（intrinsic parameters，如焦距、主点、畸变系数）和外参（extrinsic parameters，如旋转和平移向量）如何描述一个相机如何将三维世界投影到二维图像平面。透视投影（perspective projection）是其中最基本的模型，我们将学习如何通过投影矩阵来完成这一过程。 在掌握了相机模型之后，我们将探讨多视图几何（multi-view geometry）。当拥有来自不同视角的两幅或多幅图像时，我们可以做什么？对极几何（epipolar geometry）将揭示不同视图中对应点之间的约束关系，我们将学习如何计算基础矩阵（fundamental matrix）和本质矩阵（essential matrix），并利用它们来寻找对应点。单应性（homography）则是一种更强的几何约束，它描述了平面场景在不同视图下的映射关系，在全景图像拼接和平面物体识别中有广泛应用。 更进一步，我们将探索立体视觉（stereo vision）的核心技术。通过分析两幅具有已知相对位姿的图像，我们可以恢复出场景的深度信息，也就是所谓的视差图（disparity map）。我们将学习各种立体匹配算法，从经典的块匹配（block matching）到更先进的全局优化方法，它们如何寻找左右视图中对应像素的相似性，并计算出视差。最终，通过相机标定信息和视差图，我们就能构建出场景的三维点云（point cloud），为机器人感知和三维重建打下基础。 第四章：形色万千——特征提取与描述的艺术 为了让机器能够识别和区分不同的物体，我们需要为它们提取出具有代表性的“特征”。本章将深入研究特征提取与描述（feature extraction and description）的技术，这是实现物体识别、图像匹配和场景理解的关键。我们将首先了解局部特征（local features）的概念，它们是对图像中具有显著性的局部区域进行描述，对尺度、旋转和部分遮挡具有鲁棒性。 我们将学习各种经典的局部特征点检测器，例如Harris角点检测器，它如何找到图像中的“角点”；以及SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和SURF（Speeded-Up Robust Features）算子，它们如何检测尺度不变且具有旋转不变性的关键点，并生成具有判别力的描述符。这些描述符将图像局部区域的关键信息编码成高维向量，使得不同图像中的同一个物体即使在外观有所变化的情况下，也能被成功匹配。 除了局部特征，我们还会探讨全局特征（global features）的应用，它们从整个图像的统计信息出发，描述图像的整体风格或内容，如颜色直方图、纹理描述符等。本章还将介绍一些新兴的特征提取方法，特别是基于深度学习的特征学习技术，如卷积神经网络（CNN）如何自动学习图像中的多层次特征，为更强大的识别能力提供了可能。 第五章：识别万物——从模式到意义的飞跃 拥有了特征，我们就能开始识别“万物”。本章将聚焦于图像识别（image recognition）和物体检测（object detection）的核心技术。我们将从传统的机器学习方法入手，理解分类器（classifiers）的工作原理。支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）等算法如何根据提取到的特征来对图像进行分类。 接着，我们将进入基于模板匹配（template matching）和基于部件的模型（part-based models）的方法，这些方法在早期物体识别中扮演了重要角色。然后，我们将重点介绍基于深度学习的物体识别技术。卷积神经网络（CNN）是如何通过多层卷积、池化和全卷积层来构建强大的图像识别模型。我们将学习如AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等经典的CNN架构，以及它们在ImageNet等大规模数据集上的优异表现。 物体检测则是在识别的基础上，进一步定位物体在图像中的位置，并给出其边界框。我们将学习R-CNN系列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等代表性的物体检测算法。这些算法在速度和精度上不断突破，使得机器能够在实时视频流中识别并定位多种物体。此外，我们还将触及一些更细致的识别任务，如图像分割（image segmentation），它旨在将图像中的每个像素划分到特定的物体类别中，包括语义分割（semantic segmentation）和实例分割（instance segmentation）。 第六章：运动的轨迹——追踪与运动估计的智慧 感知世界的变化，需要我们能够理解运动。本章将深入探讨目标追踪（object tracking）和运动估计（motion estimation）的技术。目标追踪是指在连续的视频帧中，持续地定位和跟踪一个或多个特定目标。我们将学习基于特征匹配的追踪方法，如Optical Flow（光流法），它如何估计图像中像素的运动矢量。 我们还会介绍一些经典的追踪器，如卡尔曼滤波器（Kalman filter）和粒子滤波器（particle filter），它们如何利用目标的运动模型和观测信息来预测和更新目标的状态。近年来，基于深度学习的追踪器，如Siamese Network-based trackers，在性能上取得了显著的提升。 运动估计则更侧重于从图像序列中恢复出摄像机的运动或者场景中物体的运动。我们将学习如何利用特征点匹配或直接像素差分来计算运动模型，例如仿射运动模型或更复杂的非线性运动模型。这对于理解动态场景、姿态估计以及视觉SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）至关重要。 第七章：机器的感知——机器人视觉的挑战与机遇 将前面章节的技术融会贯通，我们就能构建出具有视觉能力的机器人。本章将聚焦于机器人视觉（robot vision）的应用，以及其面临的独特挑战。机器人需要在复杂的、动态的、未知的环境中进行感知，这需要高度鲁棒性和实时性的视觉系统。 我们将探讨机器人常用的视觉任务，如场景理解（scene understanding），机器人如何理解它所处的环境，识别障碍物、可交互物体和目标区域。SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）是机器人导航和定位的核心技术，本章将介绍基于视觉的SLAM方法，如ORB-SLAM、LSD-SLAM等，它们如何同时构建环境地图并估计机器人自身的位姿。 此外，机器人还需要进行物体抓取（object grasping）、人机交互（human-robot interaction）等任务，这都离不开精密的视觉感知。我们将探讨如何利用深度信息进行三维物体抓取规划，以及如何通过分析人脸、手势和姿态来进行更自然的交互。本章还会展望机器人视觉的未来发展方向，如对更复杂场景的理解、更强的泛化能力、以及与多模态信息的融合。 结语：看见的未来 《光影塑形：探寻视觉的奥秘与机器的智慧》这本书，旨在为读者打开一扇通往计算机视觉和机器人感知领域的大门。它将理论与实践相结合，从基础概念出发，逐步深入到前沿技术。通过对生物视觉的启示、像素的语言、世界的几何、形色万千的特征、识别万物的能力、运动的轨迹以及机器的感知等方面的深入探讨，我们希望能激发读者对这个充满活力的领域的兴趣，并为未来的探索和创新奠定坚实的基础。看见，是理解世界的第一步；让机器看见，是开启智能未来的关键。

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这本书的篇幅实在可观，这让我既兴奋又有些许压力。通常，如此厚重的著作往往意味着它涵盖了非常广泛的领域，从基础的图像处理操作到复杂的跟踪算法都有所涉猎。作为一名专注于实时嵌入式系统视觉部署的工程师，我最关心的莫过于性能和效率的平衡。因此，我特别希望书中能有专门的章节来讨论计算复杂度和算法的并行化策略。例如，在讨论卡尔曼滤波或粒子滤波在目标跟踪中的应用时，是否深入探讨了如何在GPU或FPGA上实现这些迭代优化的算法，以满足毫秒级的延迟要求？我需要的是那些能够直接转化为工程实践的优化技巧，比如如何权衡不同特征提取器（如SIFT、ORB或现代的Learned Features）在精度和计算成本上的投入产出比。如果书中的论述过于偏重理论的数学优雅性，而对实际硬件资源的约束着墨甚少，那么它对于我们这些需要在“边缘”运行复杂视觉任务的开发者来说，实用性就会大打折扣。我期待看到的是兼具理论深度和工程实操性的平衡之作。

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从一个纯粹的爱好者角度来看，这本书的排版和图示质量实在令人赞叹。那些流程图和模型架构的示意图，线条干净利落，配色方案也相当专业，不像某些教材那样充斥着低分辨率的截图，看起来非常赏心悦目。阅读体验是学术书籍中非常重要的一个环节，而这本书显然在这方面下了苦功。不过，我个人在阅读这类综合性著作时，常常会关注作者对新兴技术的态度和前瞻性。例如，它是否对“神经辐射场”（NeRF）这类基于隐式表征的新兴三维重建范式给予了足够的重视？这些方法正在迅速改变我们对场景表示的理解。我希望作者不仅仅是简单介绍 NeRF 的基本原理，而是能够深入剖析其在训练效率、渲染速度以及大规模场景泛化能力上的现有瓶颈，并提供一些可能的研究方向。如果这本书停留在对传统方法（如Structure from Motion或传统立体匹配）的深入挖掘上，而对这些颠覆性的新范式有所回避或轻描淡写，那么它作为一本“现代”视觉参考书的价值就会相应打折。我需要的是能引领未来十年研究方向的洞察力。

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我花了整整一个周末的时间，尝试性地浏览了这本书的目录结构，不得不说，其章节的划分逻辑非常严谨，给人一种教科书般的系统性感觉。它似乎试图构建一个从基础到高阶的完整知识体系。我最感兴趣的是其中关于“多视图几何”的章节，这是计算机视觉的基石之一。我希望它能对经典的三角测量和束矫正（Bundle Adjustment）算法给出比我研究生教材中更为详尽的数学推导，特别是针对大规模场景优化时，现代优化技术（比如L-BFML或更先进的拟牛顿法变种）是如何被高效集成到这些经典框架中的。如果这本书能够清晰地阐述理论背后的物理意义，而不仅仅是罗列公式，那它就非常成功了。另外，我对“运动恢复结构”（SfM）的部分也十分关注。在实际应用中，比如无人机航拍数据的处理，光照变化和遮挡是永恒的难题。我迫切想知道，这本书是否探讨了如何利用诸如SLAM中常用的鲁棒估计技术来净化初始的稀疏点云，从而提高最终重建模型的精度和拓扑结构的稳定性。如果能配上一些实际的案例分析，哪怕是简短的伪代码展示，都能极大地提升其实用价值，否则，再完美的理论也只是空中楼阁。

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这本书的装帧和印刷质量着实令人眼前一亮，那种沉甸甸的质感，翻开书页时墨香和纸张的微弱气味混合在一起，仿佛带着一种知识的厚重感。我特别喜欢它封面设计的那种简洁而富有科技感的风格，几何图形的运用恰到好处，让人立刻联想到精密计算和未来感。拿到手里，就知道这不是一本匆匆忙忙拼凑出来的学术读物，而是花费了大量心血打磨的作品。不过，说实话，我对内容本身抱持着一种谨慎的期待。我目前主要的研究方向集中在非监督学习在图像分割上的应用，尤其是那些与生物医学影像分析紧密相关的算法优化。我希望这本“Vision”系列能提供一些跨领域的启发，比如它会不会探讨一些传统的基于特征点的匹配方法在处理高噪声环境下的鲁棒性，或者会不会深入讲解一些经典的几何视觉理论在现代深度学习框架中是如何被重新诠释或取代的。如果它只是停留在对现有主流深度学习模型（比如那些大家耳熟能详的CNN变体）的表面介绍，那对我来说吸引力就会大打折扣。我更感兴趣的是那些鲜为人知、但可能具有颠覆性的基础性理论的重新审视。这本书的厚度暗示了其内容的广博，我期待着能从中挖掘出一些能够“打破常规”的思考路径，而不是仅仅重复我们已经在各种会议论文中见惯不怪的内容。

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我注意到这本书的引文列表似乎非常详尽，这通常是衡量一本学术著作严谨性的重要标志。我倾向于相信，一个详尽的参考文献能够帮助读者追溯每一个关键概念的源头。不过，我更关心的是作者对这些文献的“整合”和“批判性分析”能力，而不是简单的堆砌。我的研究兴趣偏向于“不确定性量化”（Uncertainty Quantification）在感知系统中的应用。我希望能看到书中不仅仅是描述了某个算法“能工作”，而是深入探讨了该算法在面对传感器噪声、模型偏差（Model Bias）时，其输出结果的置信区间是如何被估计和管理的。例如，在深度估计任务中，仅仅输出一个深度值是不够的，一个好的系统必须能告知我们这个深度值有多可靠。我期待这本书能提供一个统一的框架，来比较贝叶斯方法、蒙特卡洛方法在处理视觉不确定性时的优劣，并讨论如何将这些不确定性信息有效地融入到后续的决策制定环节中去。如果这本书能提供一个清晰的路线图，指引读者如何从“确定性视觉”迈向“概率性视觉决策”，那么它无疑将成为一本极具价值的参考书。

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