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出版者:Springer

作者:Reinhard Klette

出品人:

页数:392

译者:

出版时间:1998-9-18

价格:USD 139.00

装帧:Paperback

isbn号码:9789813083714

丛书系列:

图书标签:

• 计算机视觉
• 图像处理
• 深度学习
• 机器学习
• 模式识别
• 人工智能
• OpenCV
• 图像分析
• 目标检测
• 图像分割

《数字感知：图像的奥秘与机器的视界》 引言 人类通过视觉感知世界，大脑将光线转化为丰富的信息，勾勒出空间的轮廓，分辨出物体的形态，理解着动态的含义。而我们，正致力于赋予机器一双“眼睛”，让它们能够像人类一样，甚至在某些方面超越人类，去“看”这个世界。这本书，便是探索这一宏伟旅程的指南。它不是一本枯燥的技术手册，而是关于如何让机器理解图像、解读视觉信息，并在此基础上进行智能决策的深度解析。 想象一下，当自动驾驶汽车在复杂道路上穿梭，精准识别行人、车辆、交通标志；当医疗影像分析系统能够早期发现病灶，为医生提供辅助诊断；当工业机器人能够精密抓取、装配工件，提升生产效率；当安防监控系统能够智能识别异常行为，守护我们的安全。这一切，都离不开“数字感知”的核心技术。 这本书将带你走进一个令人着迷的世界，一个将数学、统计学、计算机科学与人类的视觉认知巧妙融合的领域。我们将从最基础的图像形成原理出发，逐步深入到复杂的图像处理、特征提取、物体识别、场景理解以及更高级的视觉推理。你将了解到，机器是如何通过数学模型来描述和分析像素数据，如何从海量信息中挖掘出有价值的模式，并最终“理解”图像背后所蕴含的意义。 第一部分：图像的构建与感知基础 任何智能的视觉都需要首先能够“看到”图像。这一部分将为你揭示图像的本质，以及机器是如何模拟人眼和大脑的视觉过程。 光的旅程：从物理世界到数字信号 我们从最基本的物理现象开始：光是如何产生的，又是如何与物体相互作用的。反射、折射、散射等光学原理，是构建我们视觉体验的基石。 然后，我们将深入到相机如何捕捉这些光线。CCD和CMOS传感器的工作原理，感光元件如何将光信号转化为电信号，以及光信号的量化和编码过程，都是至关重要的。 最终，我们会了解一个数字图像是如何在计算机中被表示的：像素是什么？颜色是如何编码的（RGB、HSV等）？分辨率、位深度等概念又意味着什么？这些构成我们后续所有图像处理的“原材料”。 图像的语言：灰度和色彩的秘密 我们将详细探讨灰度图像的处理。在许多情况下，颜色并非必要，而灰度信息足以提取关键特征。直方图均衡化、伽马校正等方法，将帮助你理解如何增强图像的对比度，使其更便于分析。 色彩空间是另一种重要的信息载体。我们将对比RGB、CMYK、HSV等不同的色彩空间，探讨它们在不同应用场景下的优势和劣势。色彩空间的转换，如何为后续的颜色分析奠定基础。 学习如何利用颜色信息来区分物体，例如通过颜色分割来提取特定区域，或者通过颜色直方图来描述图像的整体色调。 噪声的干扰与净化：图像的“美容术” 现实世界中的图像往往不完美，会受到各种噪声的干扰，如高斯噪声、椒盐噪声等。这些噪声会严重影响后续的图像分析。 我们将介绍一系列经典的图像去噪技术，包括中值滤波、高斯滤波、双边滤波等。理解这些滤波器的原理，以及它们如何权衡去噪效果和图像细节的保留。 学习如何根据噪声的类型和图像的特点，选择合适的去噪算法，从而获得更干净、更利于分析的图像。 第二部分：洞察细节：图像的特征提取 图像本身只是数据的集合，要让机器理解图像，关键在于从中提取出有意义的“特征”。这一部分将聚焦于如何识别图像中的关键点、边缘、纹理和形状。 边缘的呼唤：勾勒轮廓的艺术 边缘是图像中最基本、最重要的结构信息之一，它们标志着物体边界和区域变化。 我们将深入研究经典的边缘检测算子，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，以及更强大的Canny边缘检测算法。理解这些算法如何通过计算图像的梯度来定位边缘。 学习如何处理边缘检测后的结果，如边缘连接、细化等，以获得更清晰、更连贯的物体轮廓。 角落的低语：定位关键点的智慧 关键点（Corner Points）是图像中具有独特局部结构的区域，它们对于图像匹配、物体识别和运动跟踪至关重要。 我们将探讨Harris角点检测算法，理解其基于图像自相关性的原理。 进一步学习更先进的关键点检测方法，如SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）算法。这些算法不仅能够检测关键点，还能生成具有旋转、尺度和亮度不变性的特征描述符，极大地增强了图像匹配的鲁棒性。 纹理的低语：描述表面的“指纹” 纹理是物体表面重复的模式，它为我们提供了关于材料、表面状态等额外信息。 我们将学习如何量化和描述图像的纹理特征。灰度共生矩阵（GLCM）是一种常用的纹理描述方法，它能捕捉像素之间的空间关系。 探索基于局部二值模式（LBP）等更精细的纹理分析技术，以及它们在图像分类和识别中的应用。 形状的几何：刻画物体的“骨骼” 形状是物体最核心的几何信息。理解和描述形状，对于物体识别和场景理解至关重要。 我们将介绍轮廓提取和分析的技术，如何从二值图像中找到物体的边界。 学习曲线拟合、形状匹配等方法，如何用数学模型来描述和比较物体的形状，例如傅里叶描述子、Hu矩等。 第三部分：识别的火花：从特征到物体的理解 有了提取出的特征，我们就可以开始让机器“认识”物体了。这一部分将重点介绍各种模式识别和机器学习技术，如何将低级特征转化为高级的物体概念。 分类的迷宫：区分不同类别的智慧 图像分类是识别任务中最基础的环节，例如将图像分为“猫”和“狗”。 我们将介绍经典的分类算法，如K近邻（KNN）、支持向量机（SVM）。理解它们是如何基于特征向量来划分数据集的。 深入探讨机器学习在图像分类中的核心地位。监督学习、无监督学习、半监督学习等概念，将帮助你理解不同训练模式的差异。 物体检测的舞台：定位并识别出目标 物体检测比分类更进一步，它需要在图像中找出特定物体的位置，并给出其类别。 我们将回顾传统的物体检测方法，如滑动窗口结合分类器，以及基于区域提议的R-CNN系列算法。 重点介绍近年来在物体检测领域取得巨大成功的深度学习模型，如YOLO（You Only Look Once）和Faster R-CNN。理解它们如何通过端到端的网络架构来实现高效的检测。 语义分割的精密：像素级的理解 语义分割的目标是将图像中的每个像素分配到一个类别。这能提供比物体检测更精细的理解，例如区分出图像中的天空、草地、道路等。 我们将介绍全卷积网络（FCN）及其变种，如U-Net，它们在语义分割任务中表现出色。 理解这些网络是如何通过编码器-解码器结构，以及跳跃连接来保留和恢复图像的空间信息。 实例分割的优雅：区分同一类别的个体 实例分割进一步区分了同一类别的不同实例。例如，在一张包含多只猫的图片中，实例分割能够将每只猫都独立识别出来。 Mask R-CNN是实现实例分割的代表性算法。我们将探讨它如何结合物体检测和语义分割，生成精确的物体掩码。 第四部分：场景的洞察：理解全局信息与动态行为 机器的视觉能力不仅仅在于识别孤立的物体，更在于理解物体之间的关系，以及整个场景的含义。这一部分将探索更高级的视觉任务。 场景的理解：描绘图像的“故事” 场景理解涉及识别图像中的物体、它们的属性以及它们之间的空间关系。 我们将探讨图像描述生成技术，如何让机器用自然语言来描述图像的内容。 学习如何利用场景图（Scene Graphs）来表示物体及其相互关系，从而更全面地理解场景。 运动的追踪：捕捉视频中的生命力 视频是动态图像序列，对运动的感知是视频分析的核心。 我们将介绍光流（Optical Flow）的概念，以及如何计算连续帧之间的像素运动。 学习多目标跟踪（Multiple Object Tracking, MOT）算法，如何同时追踪多个移动的物体。 三维的感知：从二维到三维世界的跨越 人眼具有立体视觉能力，能够感知深度和三维结构。让机器拥有这种能力是计算机视觉的重要目标。 我们将介绍立体视觉（Stereo Vision）的基本原理，如何通过双目相机来计算深度信息。 探索结构光（Structured Light）和激光雷达（LiDAR）等技术，它们如何主动测量三维信息。 学习点云（Point Cloud）的处理，以及如何从中重建三维模型。 视觉的推理：从看到到“懂得” 最终，机器的视觉能力需要转化为更深层次的理解和推理。 我们将探讨视觉问答（Visual Question Answering, VQA）任务，机器如何根据图像内容回答用户提出的问题。 学习如何结合视觉信息与知识图谱，实现更复杂的场景推理和决策。 结语 《数字感知：图像的奥秘与机器的视界》将带你踏上这场激动人心的探索之旅。从最基础的光学原理到最前沿的深度学习模型，我们将逐步揭示机器如何“看见”并理解世界。本书旨在为那些渴望深入了解这一领域的技术爱好者、学生和研究人员提供一个坚实的基础和广阔的视野。通过对书中内容的学习和实践，你将能够更好地理解当下蓬勃发展的计算机视觉技术，并为未来在这一领域的创新和发展做好准备。我们相信，通过不断的探索和努力，机器的视界必将越来越开阔，它们将以前所未有的方式，帮助我们感知和改造这个世界。

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