Theoretical Foundations of Computer Vision pdf epub mobi txt 电子书下载 2026

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出版者:Springer

作者:Solina, Franc 编

出品人:

页数:257

译者:

出版时间:1995-12-19

价格:USD 99.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783211827307

丛书系列:

图书标签:

计算机视觉
理论基础
图像处理
模式识别
机器学习
人工智能
算法
数学基础
计算机科学
深度学习

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具体描述

Computer Vision is a rapidly growing field of research investigating computational and algorithmic issues associated with image acquisition, processing, and understanding. It serves tasks like manipulation, recognition, mobility, and communication in diverse application areas such as manufacturing, robotics, medicine, security and virtual reality. This volume contains a selection of papers devoted to theoretical foundations of computer vision covering a broad range of fields, e.g. motion analysis, discrete geometry, computational aspects of vision processes, models, morphology, invariance, image compression, 3D reconstruction of shape. Several issues have been identified to be of essential interest to the community: non-linear operators; the transition between continuous to discrete representations; a new calculus of non-orthogonal partially dependent systems.

《计算视觉的理论基石》—— 探索感知世界的数学与逻辑本书旨在深入剖析计算视觉领域的核心理论和基础模型，为读者构建一个坚实的知识框架，理解计算机如何“看”懂世界。我们不局限于具体的算法实现或应用案例，而是将重点放在驱动这些算法背后的数学原理、统计学方法和逻辑推理。第一部分：视觉信息的数学表达与几何基础本部分将从最根本的层面出发，探讨如何用数学语言来描述和处理图像信息。我们将首先回顾并深化线性代数在图像处理中的应用，包括矩阵运算、特征分解等，理解它们如何帮助我们表达和分析图像的结构。图像作为数据：探讨像素网格、颜色空间（如RGB, HSV, Lab）及其数学转换，理解图像在计算机中的本质——多维数组。几何变换与映射：深入研究仿射变换、透视变换等，理解它们如何描述物体在空间中的运动和投影。这包括相机模型（针孔相机模型、相机标定）、相机内参和外参的推导与意义，以及如何从图像坐标系转换到世界坐标系。度量与距离：介绍图像相似度度量（如欧氏距离、马氏距离、余弦相似度）及其在图像匹配、检索等任务中的作用。连续与离散：讨论从连续的几何概念到离散像素表示的过渡，以及由此带来的采样定理（Nyquist-Shannon）等基本原理。第二部分：从底层到中层：图像的分析与理解在建立起基本的数学框架后，本部分将聚焦于如何从原始图像中提取有意义的特征，并进行初步的分析。边缘检测与特征提取：详细阐述各种边缘检测算子（Sobel, Canny, Laplacian of Gaussian）的数学原理，理解它们如何基于图像梯度来定位图像中的不连续性。介绍角点检测（Harris, FAST）和斑点检测（SIFT, SURF）的理论基础，理解它们为何能在不同尺度、光照和视角下保持不变性。图像滤波与增强：深入探讨各种滤波技术（高斯滤波、中值滤波、双边滤波）的数学模型，理解它们在降噪、平滑方面的原理。介绍图像增强的技术，如直方图均衡化及其背后的概率分布理论。纹理分析：探索描述图像纹理的数学模型，如灰度共生矩阵（GLCM）、局部二值模式（LBP）等，理解它们如何量化图像的局部灰度分布特征。形状表示与描述：讨论不同形状的数学表示方法，如轮廓描述（傅里叶描述符、Hu矩）、形状上下文等，理解它们如何捕捉形状的内在属性。第三部分：高级视觉任务的理论基石本部分将进一步拓展，深入探讨一些更高级的计算视觉任务背后的理论支撑。立体视觉与深度估计：详细讲解双目立体视觉的基本原理，包括视差的概念、立体匹配（如SGM算法背后的能量最小化思想）的理论框架。介绍单目深度估计的挑战以及一些基于学习的方法的理论依据。运动分析与跟踪：探索光流法的理论基础（如Lucas-Kanade算法的最小二乘法原理），理解如何从连续的图像序列中估计像素的运动。介绍卡尔曼滤波、粒子滤波等在目标跟踪中的应用，理解它们如何在不确定性下进行状态估计。三维重建：介绍摄影测量学（Photogrammetry）的基本原理，包括多视图几何、对极几何、基础矩阵和本质矩阵的推导与应用。理解如何从二维图像重建三维场景。物体识别与分类的统计模型：深入讨论贝叶斯分类器、支持向量机（SVM）等经典机器学习算法在物体识别中的理论基础，包括概率推理、决策边界、核函数等。第四部分：深度学习在计算视觉中的理论演进本部分将梳理深度学习在计算视觉领域蓬勃发展的理论根源，理解其核心概念的数学与统计学基础。神经网络的基础：回顾感知机、多层感知机（MLP）的结构和激活函数（Sigmoid, ReLU, Tanh）的数学性质。反向传播算法：详细推导反向传播算法，理解其如何基于链式法则实现误差的有效传播和模型参数的优化。卷积神经网络（CNN）：深入剖析卷积层、池化层、全连接层的数学运算和功能。理解卷积核的作用、感受野的概念，以及它们如何实现权值共享和特征的层级提取。损失函数与优化：探讨常用的损失函数（交叉熵、均方误差）及其统计学意义。介绍梯度下降及其变种（Adam, SGD with momentum）的数学原理，理解它们如何驱动模型收敛。正则化与泛化：解释L1/L2正则化、Dropout等技术如何缓解过拟合，提高模型的泛化能力，理解其统计学解释。本书的读者对象包括但不限于计算机视觉方向的研究生、博士生、相关领域的研究人员以及对计算视觉理论有深入兴趣的开发者。我们期望通过本书，读者能够超越对具体算法的浅层理解，建立起对计算视觉内在规律的深刻洞察，从而能够更有效地解决实际问题，并为该领域的未来发展贡献力量。