Bezier and Splines in Image Processing and Machine Vision pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Lovell, Brian C.

出品人:

页数:246

译者:

出版时间:

价格:$ 123.17

装帧:

isbn号码:9781846289569

丛书系列:

图书标签:

• Bezier curves
• Spline curves
• Image processing
• Machine vision
• Computer graphics
• Curve fitting
• Shape analysis
• Pattern recognition
• Image analysis
• Computational geometry

图像处理与机器视觉中的图像分析、几何表示与几何建模 书籍简介 本书深入探讨了图像处理与机器视觉领域中的核心概念，重点聚焦于图像的几何表示、内容分析、结构化建模以及高级的几何计算方法。本书旨在为该领域的专业人士、研究人员以及高级学生提供一套全面且严谨的理论框架与实践指南，涵盖从基础的图像采集与预处理到复杂的几何结构重建与分析。 第一部分：图像基础与几何表示 第1章：数字图像的数学基础与采样 本章详细阐述了连续图像到数字图像的转换过程，包括采样理论、量化误差的分析，以及图像在频域和空域中的数学表达。重点讨论了图像的频谱特性与傅里叶变换在图像分析中的应用。此外，本章还将介绍不同类型的离散化滤波器及其在图像去噪和锐化中的作用。图像的拓扑结构和基本的几何属性，如连通性、边界的定义，也在本章得到详尽阐述。 第2章：图像的强度与颜色空间 本章系统地介绍了描述图像亮度和色彩的数学模型。内容涵盖了常见的强度模型（如灰度级）以及多种颜色空间（如RGB、HSV、Lab）的转换原理、几何意义和在图像分割中的适用性。我们还将讨论色彩恒常性（Color Constancy）问题，并探讨如何利用颜色信息进行特征提取和目标识别。 第3章：图像的特征提取与描述 特征是理解图像内容的基础。本章深入研究了如何从图像中提取稳定、可区分的局部和全局特征。我们将详细分析经典角点检测器（如Harris角点）、边缘检测算子（如Canny、Sobel）的内在机理和性能比较。此外，本章还将重点介绍描述符的构建，包括尺度不变特征变换（SIFT）的原理、HOG（方向梯度直方图）在行人检测中的应用，以及如何利用特征金字塔进行多尺度分析。 第4章：图像的几何变换与配准 几何变换是图像处理中实现图像间对齐和形态调整的关键。本章详细讲解了二维空间中的仿射变换、投影变换（单应性H）及其在透视校正中的应用。我们着重讨论了图像配准（Image Registration）的技术，包括基于区域的（如互信息）和基于特征的配准方法，以及它们在多模态图像融合中的实际挑战。 第二部分：图像中的结构分析与几何建模 第5章：形态学图像处理 形态学操作是基于集合论对图像结构进行分析和操作的方法。本章将从集合论基础出发，系统介绍膨胀、腐蚀、开运算和闭运算等基本操作。更进一步，本章将探讨形态学骨架提取、极值形态学以及分层结构分析在图像分割和噪声抑制中的高级应用。 第6章：图像分割的高级技术 图像分割是分离图像中感兴趣对象的过程。本章涵盖了从阈值法到更复杂的、基于模型的分割技术。我们将详细分析活动轮廓模型（Active Contours/Snakes）的能量函数构建与优化方法，以及图割（Graph Cuts）理论在全局最优分割问题中的应用。深度学习方法在图像语义分割中的最新进展也将作为补充被介绍。 第7章：三维重建与几何建模 机器视觉的核心任务之一是从二维图像中恢复三维场景信息。本章专注于多视图几何。内容包括相机标定（Camera Calibration）的原理与实践、对极几何（Epipolar Geometry）的推导，以及基础矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的估计方法。此外，本章还将介绍三维点云数据的处理、表面重建（如Delaunay三角剖分在曲面拟合中的应用）和几何模型的表示。 第8章：运动分析与视觉伺服 本章探讨图像序列中的动态信息提取。我们将从光流法（Optical Flow）的理论基础（如Lucas-Kanade方法）开始，讨论如何利用连续帧之间的灰度恒定假设来估计运动场。接着，本章将介绍结构从运动中恢复（Structure from Motion, SfM）的基本流程，以及在机器人导航和视觉伺服（Visual Servoing）系统中，如何通过图像反馈实时控制系统的运动。 第三部分：应用与前沿探索 第9章：图像处理中的概率模型 本章将概率论引入图像分析。我们将探讨马尔可夫随机场（MRF）在图像去噪和纹理建模中的应用，以及贝叶斯框架在分类和估计问题中的构建。重点分析隐马尔可夫模型（HMM）在序列数据（如运动轨迹）分析中的潜力。 第10章：纹理分析与合成 纹理是描述表面重复结构的重要属性。本章从统计学角度（如自相关函数）分析纹理特征，并介绍基于方法的纹理描述（如LBP、Gabor滤波器组）。此外，本章还将讨论基于随机过程的纹理合成技术，以及如何量化不同纹理间的相似度。 第11章：深度学习在几何视觉中的融合 随着深度学习的兴起，本书探讨了神经网络如何增强传统的几何视觉算法。本章侧重于卷积神经网络（CNN）在特征学习、语义分割、以及深度估计任务中的架构设计。我们将分析端到端的学习方法如何替代或增强传统的解析式方法，特别是在处理复杂遮挡和光照变化时的优势。 第12章：图像质量评估与度量 本章聚焦于量化图像处理算法的性能。内容涵盖了传统的峰值信噪比（PSNR）和均方误差（MSE）等客观度量，并深入探讨了更符合人眼感知的图像质量评价方法，如结构相似性指数（SSIM）及其在不同应用场景下的适用性。本章也讨论了如何设计鲁棒的基准测试集以验证算法的泛化能力。 本书力求在严谨的数学基础上，结合丰富的工程实例，帮助读者构建对图像几何、内容分析与结构重建的深刻理解，为解决实际中的复杂视觉挑战打下坚实的基础。

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