Machine Vision Architectures, Integration, and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Society of Photo Optical

作者:Bruce G. Batchelor

出品人:

页数:0

译者:

出版时间:1992-10

价格:USD 70.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780819407528

丛书系列:

图书标签:

• Machine Vision
• Computer Vision
• Image Processing
• Deep Learning
• Artificial Intelligence
• Pattern Recognition
• Robotics
• Industrial Automation
• Image Analysis
• Applications

《光影之秘：视觉智能的构建与实践》 本书将带领读者深入探索计算机视觉这一迷人领域，揭示机器如何“看见”并理解世界。我们不仅仅是罗列技术，更致力于构建一个完整的知识体系，从最基础的光学原理，到如何将这些原理转化为可执行的算法，再到如何将其集成到实际应用中，解决现实世界中的各种挑战。 第一部分：感知世界的基石——成像与光学基础 在任何视觉系统的工作流程中，信息的获取是第一步。本部分将首先建立读者对光线如何与物体交互，以及相机如何捕捉这些光线的基本理解。我们将深入探讨： 光学的基本原理： 光的传播、反射、折射等现象，以及它们如何影响我们所见。了解这些基础知识，对于理解图像的形成至关重要。 相机模型与成像几何： 从简单的针孔模型到更复杂的透视投影，我们将解析相机如何将三维世界映射到二维图像平面。这包括理解焦距、光圈、快门速度等参数对成像效果的影响。 图像传感器的类型与特性： CMOS和CCD等主流传感器的工作原理，以及它们在分辨率、灵敏度、噪声等方面的差异。我们将探讨不同传感器如何影响最终图像的质量和适用性。 光学元件的选择与设计： 镜头、滤光片等光学元件在成像质量中的作用。我们将介绍如何根据具体应用需求选择合适的镜头，以及了解各种滤光片的功能。 第二部分：赋予机器“眼睛”——图像处理与特征提取 一旦图像被捕获，就需要对其进行预处理，以去除噪声、增强细节，并提取出对后续分析至关重要的信息。本部分将聚焦于这些核心的图像处理技术： 图像预处理技术： 噪声抑制（如高斯滤波、中值滤波）、对比度增强（如直方图均衡化）、色彩空间转换（如RGB到HSV）等，这些都是构建鲁棒视觉系统的基础。 边缘检测与轮廓提取： 经典算法如Sobel、Canny算子，以及它们在识别物体边界中的作用。理解如何精确地勾勒出物体的形状是至关重要的。 形态学操作： 膨胀、腐蚀、开运算、闭运算等，这些操作在图像分割、形状分析以及去除非相关细节方面扮演着重要角色。 特征点检测与描述： SIFT、SURF、ORB等经典特征提取算法，以及它们如何描述图像中的关键点，为后续的物体识别和匹配奠定基础。 图像分割技术： 基于阈值、区域生长、图割等方法，实现图像的像素级分类，将感兴趣的区域从背景中分离出来。 第三部分：让机器“理解”——模式识别与机器学习 将提取到的特征转化为有意义的信息，需要依靠强大的模式识别和机器学习技术。本部分将深入探讨如何训练机器来识别物体、理解场景： 经典机器学习算法在视觉中的应用： 支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树等，在图像分类、目标检测等任务中的应用原理与实践。 深度学习的崛起： 卷积神经网络（CNN）的架构与原理，以及它们如何在图像识别、物体检测、语义分割等领域取得突破性进展。我们将详细解析不同CNN架构（如AlexNet, VGG, ResNet, YOLO, Faster R-CNN）的设计思想和优势。 目标检测与跟踪： 从单目标检测到多目标跟踪，我们将探讨各种先进算法（如SSD, Mask R-CNN）如何实现对图像中特定物体的精确定位和连续追踪。 图像分类与识别： 如何训练模型对图像中的物体进行分类，以及如何实现人脸识别、字符识别等具体应用。 生成模型与图像合成： GANs（生成对抗网络）等技术如何生成逼真图像，以及其在数据增强、艺术创作等方面的潜力。 第四部分：融会贯通——系统集成与工程实践 将强大的视觉算法转化为可运行的系统，需要考虑硬件选择、软件框架、性能优化以及部署策略。本部分将聚焦于系统集成的方方面面： 硬件平台选择： GPU、FPGA、ASIC等硬件加速器的选择，以及它们如何影响系统的实时性和性能。 软件框架与开发工具： OpenCV、TensorFlow、PyTorch等主流计算机视觉库和深度学习框架的使用，以及高效开发流程的建立。 实时性与性能优化： 模型压缩、量化、剪枝等技术，以及算法和硬件协同优化，实现高效的实时视觉系统。 嵌入式视觉系统设计： 在资源受限的嵌入式设备上部署视觉算法的挑战与解决方案，如边缘计算的应用。 系统部署与维护： 将训练好的模型部署到实际应用场景，以及后续的系统监控、更新与维护。 第五部分：赋能未来——前沿应用与展望 计算机视觉的应用范围极其广泛，正在深刻地改变着我们的生活和工作。本部分将展示一些激动人心的前沿应用，并对未来发展趋势进行展望： 自动驾驶与智能交通： 车辆感知、场景理解、路径规划等核心技术。 工业自动化与质量检测： 产品缺陷检测、机器人视觉引导、装配过程监控。 医疗影像分析： 疾病诊断辅助、影像分割、手术导航。 安防监控与人脸识别： 异常行为检测、身份识别、公共安全管理。 增强现实（AR）与虚拟现实（VR）： 场景理解、物体追踪、用户交互。 机器人技术与人机交互： 机器人导航、目标抓取、情感识别。 新兴趋势： 如3D视觉、事件相机、神经辐射场（NeRF）等，以及它们为计算机视觉带来的新机遇。 本书旨在为读者提供一个全面、深入且实用的计算机视觉知识框架。无论您是初学者，希望系统地了解这一领域；还是资深从业者，寻求解决特定问题的灵感；亦或是希望探索计算机视觉在各个行业应用的创新者，《光影之秘：视觉智能的构建与实践》都将是您不可或缺的参考。我们将鼓励读者动手实践，将理论知识转化为解决实际问题的能力，共同推动视觉智能的无限可能。

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