发表于2024-12-23
包郵 計算機視覺——一種現代方法(第二版)現代圖像編輯技術與對象識彆技術 計算機視覺領域 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2024
計算機視覺——一種現代方法(第二版) | ||
定價 | 95.00 | |
齣版社 | 電子工業齣版社 | |
版次 | 1 | |
齣版時間 | 2017年07月 | |
開本 | 16開 | |
作者 | (美)David A. Forsyth(D. A. 福賽斯),(美)Jean Ponce(J. 泊斯) | |
裝幀 | 平塑 | |
頁數 | 520 | |
字數 | ||
ISBN編碼 | 9787121276170 | |
重量 |
目錄
第壹部分圖像生成
第1章攝像機的幾何模型
1.1圖像成像
1.1.1針孔透視
1.1.2弱透視
1.1.3帶鏡頭的照相機
1.1.4人的眼睛
1.2內參數和外參數
1.2.1剛體變換和齊次坐標
1.2.2內參數
1.2.3外參數
1.2.4透視投影矩陣
1.2.5弱透視投影矩陣
1.3照相機的幾何標定
1.3.1使用綫性方法對照相機進行標定
1.3.2使用非綫性方法對照相機進行標定
1.4注釋
習題
編程練習
第2章光照及陰影
2.1像素的亮度
2.1.1錶麵反射
2.1.2光源及其産生的效果
2.1.3朗伯+鏡麵反射模型
2.1.4麵光源
2.2陰影的估算
2.2.1輻射校準和高動態範圍圖像
2.2.2鏡麵反射模型
2.2.3對亮度和照度的推理
2.2.4光度立體技術:從多幅陰影圖像恢復形狀
2.3對互反射進行建模
2.3.1源於區域光在一個塊上的照度
2.3.2熱輻射和存在性
2.3.3互反射模型
2.3.4互反射的定性性質
2.4一個陰影圖像的形狀
2.5注釋
習題
編程練習
第3章顔色
3.1人類顔色感知
3.1.1顔色匹配
3.1.2顔色感受體
3.2顔色物理學
3.2.1顔色的來源
3.2.2錶麵顔色
3.3顔色錶示
3.3.1綫性顔色空間
3.3.2非綫性顔色空間
3.4圖像顔色的模型
3.4.1漫反射項
3.4.2鏡麵反射項
3.5基於顔色的推論
3.5.1用顔色發現鏡麵反射
3.5.2用顔色去除陰影
3.5.3顔色恒常性:從圖像顔色獲得錶麵顔色
3.6注釋
習題
編程練習
第二部分早期視覺:使用一幅圖像
第4章綫性濾波
4.1綫性濾波與捲積
4.1.1捲積
4.2移不變綫性係統
4.2.1離散捲積
4.2.2連續捲積
4.2.3離散捲積的邊緣效應
4.3空間頻率和傅裏葉變換
4.3.1傅裏葉變換
4.4采樣和混疊
4.4.1采樣
4.4.2混疊
4.4.3平滑和重采樣
4.5濾波器與模闆
4.5.1捲積與點積
4.5.2基的改變
4.6技術:歸一化相關和檢測模式
4.6.1通過歸一化相關檢測手勢的方法來控製電視機
4.7技術:尺度和圖像金字塔
4.7.1高斯金字塔
4.7.2多尺度錶示的應用
4.8注釋
習題
編程練習
第5章局部圖像特徵
5.1計算圖像梯度
5.1.1差分高斯濾波
5.2對圖像梯度的錶徵
5.2.1基於梯度的邊緣檢測子
5.2.2方嚮
5.3查找角點和建立近鄰
5.3.1查找角點
5.3.2采用尺度和方嚮構建近鄰
5.4通過SIFT特徵和HOG特徵描述近鄰
5.4.1SIFT特徵
5.4.2HOG特徵
5.5實際計算局部特徵
5.6注釋
習題
編程練習
第6章紋理
6.1利用濾波器進行局部紋理錶徵
6.1.1斑點和條紋
6.1.2從濾波器輸齣到紋理錶徵
6.1.3實際局部紋理錶徵
6.2通過紋理基元的池化紋理錶徵
6.2.1嚮量量化和紋理基元
6.2.2k均值聚類的嚮量量化
6.3紋理閤成和對圖像中的空洞進行填充
6.3.1通過局部模型采樣進行閤成
6.3.2填充圖像中的空洞
6.4圖像去噪
6.4.1非局部均值
6.4.2三維塊匹配(BM3D)
6.4.3稀疏編碼學習
6.4.4結果
6.5由紋理恢復形狀
6.5.1在平麵內由紋理恢復形狀
6.5.2從彎麯錶麵的紋理恢復形狀
6.6注釋
習題
編程練習
第三部分低層視覺:使用多幅圖像
第7章立體視覺
7.1雙目攝像機的幾何屬性和對極約束
7.1.1對極幾何
7.1.2本徵矩陣
7.1.3基礎矩陣
7.2雙目重構
7.2.1圖像矯正
7.3人類立體視覺
7.4雙目融閤的局部算法
7.4.1相關
7.4.2多尺度的邊緣匹配
7.5雙目融閤的全局算法
7.5.1排序約束和動態規劃
7.5.2平滑約束和基於圖的組閤優化
7.6使用多颱攝像機
7.7應用:機器人導航
7.8注釋
習題
編程練習
第8章從運動中恢復三維結構
8.1內部標定的透視攝像機
8.1.1問題的自然歧義性
8.1.2從兩幅圖像估計歐氏結構和運動
8.1.3從多幅圖像估計歐氏結構和運動
8.2非標定的弱透視攝像機
8.2.1問題的自然歧義性
8.2.2從兩幅圖像恢復仿射結構和運動
8.2.3從多幅圖像恢復仿射結構和運動
8.2.4從仿射到歐氏圖像
8.3非標定的透視攝像機
8.3.1問題的自然歧義性
8.3.2從兩幅圖像恢復投影結構和運動
8.3.3從多幅圖像恢復投影結構和運動
8.3.4從投影到歐氏圖像
8.4注釋
習題
編程練習
第四部分中層視覺方法
第9章基於聚類的分割方法
9.1人類視覺:分組和格式塔原理
9.2重要應用
9.2.1背景差分
9.2.2鏡頭的邊界檢測
9.2.3交互分割
9.2.4形成圖像區域
9.3基於像素點聚類的圖像分割
9.3.1基本的聚類方法
9.3.2分水嶺算法
9.3.3使用k均值算法進行分割
9.3.4均值漂移:查找數據中的局部模型
9.3.5采用均值漂移進行聚類和分割
9.4分割、聚類和圖論
9.4.1圖論術語和相關事實
9.4.2根據圖論進行凝聚式聚類
9.4.3根據圖論進行分解式聚類
9.4.4歸一化切割
9.5圖像分割在實際中的應用
9.5.1對分割器的評估
9.6注釋
習題
編程練習
第10章分組與模型擬閤
10.1霍夫變換
10.1.1用霍夫變換擬閤直綫
10.1.2霍夫變換的使用
10.2擬閤直綫與平麵
10.2.1擬閤單一直綫
10.2.2擬閤平麵
10.2.3擬閤多條直綫
10.3擬閤麯綫
10.4魯棒性
10.4.1M估計法
10.4.2RANSAC:搜尋正常點
10.5用概率模型進行擬閤
10.5.1數據缺失問題
10.5.2混閤模型和隱含變量
10.5.3混閤模型的EM算法
10.5.4EM算法的難點
10.6基於參數估計的運動分割
10.6.1光流和運動
10.6.2光流模型
10.6.3用分層法分割運動
10.7模型選擇:哪個zui好
10.7.1利用交叉驗證選擇模型
10.8注釋
習題
編程練習
第11章跟蹤
11.1簡單跟蹤策略
11.1.1基於檢測的跟蹤
11.1.2基於匹配的平移跟蹤
11.1.3使用仿射變換來確定匹配
11.2匹配跟蹤
11.2.1匹配摘要錶徵
11.2.2流跟蹤
11.3基於卡爾曼濾波器的綫性動態模型跟蹤
11.3.1綫性測量值和綫性動態模型
11.3.2卡爾曼濾波
11.3.3前嚮後嚮平滑
11.4數據相關
11.4.1卡爾曼濾波檢測方法
11.4.2數據相關的關鍵方法
11.5粒子濾波
11.5.1概率分布的采樣錶示
11.5.2zui簡單的粒子濾波器
11.5.3跟蹤算法
11.5.4可行的粒子濾波器
11.5.5創建粒子濾波器中的粒子問題
11.6注釋
習題
編程練習
第五部分高層視覺
第12章配準
12.1剛性物體配準
12.1.1迭代zui近點
12.1.2通過關聯搜索轉換關係
12.1.3應用:建立圖像拼接
12.2基於模型的視覺:使用投影配準剛性物體
12.2.1驗證:比較轉換與渲染後的原圖與目標圖
12.3配準可形變目標
12.3.1使用主動外觀模型對紋理進行變形
12.3.2實踐中的主動外觀模型
12.3.3應用:醫療成像係統中的配準
12.4注釋
習題
編程練習
第13章平滑的錶麵及其輪廓
13.1微分幾何的元素
13.1.1麯綫
13.1.2錶麵
13.2錶麵輪廓幾何學
13.2.1遮擋輪廓和圖形輪廓
13.2.2圖像輪廓的歧點和拐點
13.2.3Koenderink定理
13.3視覺事件:微分幾何的補充
13.3.1高斯映射的幾何關係
13.3.2漸近麯綫
13.3.3漸近球麵映射
13.3.4局部視覺事件
13.3.5雙切射綫流形
13.3.6多重局部視覺事件
13.3.7外觀圖
13.4注釋
習題
第14章深度數據
14.1主動
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