Machine Vision Algorithms and Applications pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Steger, Carsten/ Ulrich, Markus/ Wiedemann, Christian

出品人:

页数:370

译者:

出版时间:2008-1

价格:$ 67.00

装帧:

isbn号码:9783527407347

丛书系列:

图书标签:

• vision
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• Machine Vision
• Image Processing
• Computer Vision
• Algorithms
• Applications
• Pattern Recognition
• Image Analysis
• Robotics
• Automation
• Deep Learning

《计算摄影学：从基础到前沿》 第一部分：图像采集与感知基础 本书深入探讨了计算摄影学的核心理论与实践，重点关注如何利用计算方法增强和重塑图像的获取与表达。我们将从最基础的光学成像原理出发，构建对现代数字成像系统的深刻理解。 第一章：光学成像的物理基础与模型 本章详尽解析了光与物质的相互作用在成像过程中的作用。内容涵盖了光的波动性、衍射效应以及成像系统中的几何光学近似。我们将详细建立点扩散函数（PSF）的数学模型，特别是调制传递函数（MTF）的推导，用以量化光学系统对图像细节的衰减。此外，本章还将介绍传感器（如CMOS和CCD）的特性，包括量子效率（QE）、噪声源（如散粒噪声、固定模式噪声）的统计学分析，为后续的图像恢复奠定坚实的物理基础。 第二章：色彩科学与高动态范围（HDR）成像 色彩的数字化表示是摄影的核心。本章首先介绍人眼视觉的生理学基础，如三色视觉理论和CIE色彩空间（XYZ、Lab、Luv）。随后，深入讨论色彩滤波阵列（CFA，如Bayer阵列）的采样特性、去马赛克（Demosaicing）算法的精度与效率对比，包括线性和基于梯度的插值方法。 高动态范围（HDR）成像部分，我们将系统地梳理曝光融合技术。这包括多曝光图像的精确对齐（基于特征点或相位相关法）、亮度映射函数（如对数映射、光照度估计法）的选择与优化。重点分析了梯度域融合方法，如何通过保留局部对比度信息，生成自然且细节丰富的HDR图像。 第二部分：图像增强与恢复 本部分专注于解决成像过程中引入的失真和退化问题，旨在从退化图像中恢复出尽可能接近原始场景的信息。 第三章：图像去噪与盲反卷积 图像噪声的抑制是图像处理的基石。本章将超越传统的空间域滤波（如均值、中值），深入探讨基于模型的统计去噪方法。我们将详述小波域阈值去噪理论，以及非局部均值（NLM）滤波器的数学推导和参数敏感性分析。最新的稀疏表示和字典学习方法（如BM3D、KSVD）在图像去噪中的应用将被重点讨论，展示如何利用图像的内在冗余性实现高效降噪。 图像模糊的逆问题处理是本章的另一核心。我们将区分点扩散函数（PSF）已知（经典反卷积）和未知的盲反卷积问题。对于前者，我们将对比维纳滤波、正则化方法（Tikhonov正则化）的选择准则。对于更具挑战性的盲卷积，我们将深入研究基于迭代优化的交替最小二乘法（ALS）和梯度下降策略，探讨如何同时估计模糊核和清晰图像。 第四章：超分辨率重建（SR） 本章聚焦于如何从观测到的低分辨率（LR）图像中重建高分辨率（HR）图像。我们首先回顾传统基于插值的SR方法，并分析其局限性。随后，我们将系统地介绍基于学习的超分辨率范式。这包括稀疏表示模型、示例学习（Exemplar-based）方法，以及最新的深度学习驱动的SR架构。对卷积神经网络（CNN）在SR任务中的应用，如残差网络（ResNet）和生成对抗网络（GAN）在纹理合成和感知质量提升方面的优势，进行详尽的案例分析与性能比较。 第三部分：三维重建与几何建模 本部分将计算摄影学的视角扩展到三维空间，探讨如何从二维图像序列中恢复场景的几何结构。 第五章：多视图几何与结构恢复 本章是理解三维重建的基础。内容涵盖了相机内参和外参的标定过程，从手眼标定到自标定的鲁棒方法。深入剖析对极几何理论，包括基本矩阵（F）和本质矩阵（E）的计算及其几何约束。我们将详细介绍利用多视图图像恢复稀疏三维点云的经典方法，如三角测量原理、多视角立体视觉（MVS）的能量函数构建与最小化策略。 第六章：新颖视图合成与光场技术 在掌握三维结构后，本章关注如何在观测视角之外生成新的图像视图（Novel View Synthesis）。我们将探讨基于插值和光线追踪的视图合成技术。光场成像技术作为下一代成像范式，将在本章得到充分讨论。内容包括光场相机（如Lytro）的采集原理，光场数据的表示（如四维函数），以及如何利用光场数据实现变焦、后对焦和深度信息提取。 第四部分：高级主题与前沿应用 第七章：图像去模糊与运动估计 运动模糊是摄影中常见的退化。本章专门针对运动模糊的逆向处理。我们将分析不同运动模型（如平移、旋转、非刚体运动）下的模糊核特性。除了传统的基于迭代的去模糊算法外，本章将重点介绍如何利用光流法和场景运动估计来指导模糊核的估计。对于长曝光或视频序列，我们将探讨如何利用帧间一致性来提高运动恢复的准确性。 第八章：深度学习在图像质量优化中的应用 本章作为总结与展望，集中展示深度学习模型如何彻底改变图像质量评估和优化流程。我们将讨论如何训练神经网络来预测人眼感知质量（如SSIM、VIF的替代指标），并介绍基于感知损失函数的图像生成模型。此外，还将探讨场景理解与图像合成的融合，例如语义分割辅助的图像修复、风格迁移对摄影美学的重塑，以及如何利用自监督学习解决训练数据稀疏性问题，从而推动计算摄影的边界。 本书面向研究生、高级工程师以及对计算摄影学有浓厚兴趣的专业人士，旨在提供一个从基础原理到尖端研究的全景式、深入的教程。

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这本书简直是计算机视觉领域的宝典，内容之详实，结构之严谨，让人叹为观止。作者对算法的剖析深入浅出，即便是像我这样初涉该领域的读者，也能迅速抓住核心思想。特别值得称赞的是，书中对不同算法的适用场景和优缺点进行了细致的对比分析，这对于我们实际项目选型时提供了极大的便利。举个例子，它对特征提取算法的讲解，不仅仅停留在数学公式层面，更结合了实际图像处理的案例，让我清晰地理解了每一步的意义。读完后，感觉对整个视觉系统的构建有了一个宏观而又扎实的认识，不再是零散知识点的堆砌。它强烈的实践导向性，使得理论知识能够有效地转化为解决实际问题的能力。这本书的排版和图示也做得非常到位，复杂的数学概念通过直观的图表得到了很好的解释，大大降低了学习的门槛。

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我带着解决一个复杂的工业检测难题的目的来阅读这本著作的，坦白说，起初有些担心内容会过于偏向学术理论而缺乏实战价值。然而，这本书完全超出了我的预期。它似乎有一种魔力，能够将那些原本晦涩难懂的数学模型，通过精妙的语言组织和贴近现实的工程案例，变得触手可及。我尤其欣赏其中关于鲁棒性和实时性优化的章节，那里的探讨非常深刻，涉及到了资源受限环境下的算法裁剪和性能调优策略，这正是我目前工作中最需要攻克的难点。这本书读起来完全没有枯燥感，更像是一位经验丰富的老工程师在手把手地传授多年心血凝结的经验之谈。对于那些想要从“知道算法是什么”跃升到“知道如何高效地应用算法”的工程师来说，这本书的价值简直是无可估量的。

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这本书的广度令人印象深刻，它似乎囊括了机器视觉领域几乎所有主流的技术方向，却没有因此变得臃肿或失焦。从早期的模板匹配到近些年大行其道的基于深度学习的视觉任务，它都给予了足够的篇幅进行介绍和解析。更难得的是，作者在介绍新技术时，并没有完全抛弃传统经典方法，而是清晰地阐述了新旧技术之间的继承与发展关系，这种历史观的构建，对于理解当前技术发展的脉络非常有帮助。我尤其喜欢其中对传感器噪声模型和校准流程的详尽描述，这往往是理论书籍中容易被一带而过，却在实际部署中决定成败的关键环节。阅读体验上，它的行文流畅，即便是涉及复杂的概率论和线性代数，作者也总能找到最恰当的类比和图示来辅助理解，这一点对于非数学专业背景的读者来说，简直是莫大的福音。

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说实话，我是一个对技术书籍的“容忍度”比较低的人，很多书要么就是浅尝辄止，要么就是堆砌术语。但是《Machine Vision Algorithms and Applications》这本书，它的叙事逻辑和内容层次感是顶尖的。从最基础的图像获取与预处理，到高阶的模式识别与三维重建，知识点铺陈得如同精心设计的交响乐章，层层递进，和谐统一。我发现，即便是之前我自认为已经掌握得比较好的章节，在重读后也能发现新的理解维度，这体现了作者深厚的学术功底和高超的教学能力。它不是那种读完就扔的参考书，而是会让人忍不住反复翻阅、在草稿纸上演算推导的工具书。它教会的不仅仅是“做什么”，更是“为什么这么做”的底层逻辑，这种深度的挖掘对于任何想在该领域深耕的人都是至关重要的。

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这本书的质量，从装帧到内容，都透着一股扎实可靠的气质。它不像某些新出版的技术书那样，过分追逐时髦的热点而忽视了基础的坚实度。相反，它以一种近乎百科全书式的严谨态度，系统性地梳理了机器视觉算法的原理和应用边界。我发现自己不仅在解决具体的技术问题时能从中受益，更重要的是，它极大地拓宽了我对“视觉系统”这一概念的认知范围。书中对不同算法间的接口和兼容性问题的讨论，非常贴合工程实践中的痛点。它没有给出那些不切实际的“银弹”方案，而是客观地展示了每种方法的局限性，引导读者去权衡和选择。总而言之，这是一部需要静下心来细细品读，并且会随着个人经验的增长而不断发掘出新意的经典之作，其价值远远超出了单纯的技术手册范畴。

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