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機(jī)器視覺 版權(quán)信息
- ISBN：9787515325316
- 條形碼：9787515325316 ; 978-7-5153-2531-6
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊(cè)數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
機(jī)器視覺 本書特色
《機(jī)器視覺》從逆問題的角度出發(fā)，提出了一整套關(guān)于機(jī)器視覺的研究方法，其核心是：機(jī)器視覺應(yīng)該基于對(duì)成像過程的深刻理解！作為作者在麻省理工學(xué)院（mit）所講授的機(jī)器視覺課程的指定教材，本書已經(jīng)被使用了近30年，至今仍被歐美許多著名高校所廣泛使用。本書提供了一個(gè)理解現(xiàn)有方法和技術(shù)以及為以后的研究做準(zhǔn)備的系統(tǒng)框架，其中包含了很多將機(jī)器視覺方法應(yīng)用于實(shí)際問題的內(nèi)容。全書共包括18章，前13章主要講述早期視覺的內(nèi)容，后5章更加關(guān)注于：解決一些更加復(fù)雜的實(shí)際問題。*后，作者將各個(gè)章節(jié)所介紹的方法整合到一起，搭建了一個(gè)可以和周圍環(huán)境進(jìn)行交互的“眼-手”系統(tǒng)。書中所用到的數(shù)學(xué)方法，也都收錄在*后的附錄中；作為內(nèi)容的補(bǔ)充和擴(kuò)展，本書還提供了豐富的練習(xí)題。 本書可以作為高等院校相關(guān)專業(yè)本科生和研究生一年級(jí)課程的教材，也可以作為研究人員的參考書籍。
機(jī)器視覺 內(nèi)容簡(jiǎn)介
這本書是計(jì)算機(jī)視覺的“圣經(jīng)”！如果任何人想要學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺的基本內(nèi)容，一定要以這本書作為起始點(diǎn)。千萬不要錯(cuò)過！尤其是，這本經(jīng)典著作對(duì)于書中概念的杰出的介紹方法。我強(qiáng)烈地將這本不可或缺的書推薦給所有學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺的人。
機(jī)器視覺 目錄
目錄
第 1 章 簡(jiǎn)介
1.1 機(jī)器視覺
1.2 機(jī)器視覺的任務(wù)
1.3 機(jī)器視覺和其他領(lǐng)域的關(guān)系
1.4 后續(xù)章節(jié)的概要
1.5 本章參考文獻(xiàn)
1.6 習(xí)題
第 2 章 成像與圖像檢測(cè)
2.1 成像的兩個(gè)方面
2.1.1 透視投影
2.1.2 正射投影
2.2 亮度
2.3 透鏡
2.4 我們的視覺世界
2.5 圖像檢測(cè)
2.5.1 感知顏色
2.5.2 隨機(jī)性和噪聲
2.5.3 圖像量化
2.6 本章參考文獻(xiàn)
2.7 習(xí)題
第 3 章 二值圖：幾何性質(zhì)
3.1 二值圖
3.2 簡(jiǎn)單幾何性質(zhì)
3.2.1 區(qū)域的位置
3.2.2 朝向
3.3 投影
3.4 離散二值圖
3.5 行程編碼
3.6 本章參考文獻(xiàn)
3.7 習(xí)題
第 4 章 二值圖：拓?fù)湫再|(zhì)
4.1 多個(gè)物體
4.1.1 標(biāo)注圖像中的物體
4.1.2 連通性
4.1.3 串行標(biāo)注算法
4.2 局部計(jì)數(shù)和迭代修正
4.2.1 局部計(jì)數(shù)
4.2.2 集合可加性
4.2.3 迭代修正
4.3 本章參考文獻(xiàn)
4.4 習(xí)題
第 5 章 區(qū)域與圖像分割
5.1 設(shè)定閾值的方法
5.2 統(tǒng)計(jì)直方圖
5.3 空間相關(guān)性
5.4 圖像分割
5.5 使用顏色信息
5.6 合并與分裂
5.7 本章參考文獻(xiàn)
5.8 習(xí)題
第 6 章 圖像處理：連續(xù)圖像
6.1 線性移不變系統(tǒng)
6.2 卷積與點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)
6.3 調(diào)制傳遞函數(shù)
6.4 fourier 變換和濾波
6.5 fourier 變換和卷積
6.6 廣義函數(shù)與單位沖擊函數(shù)
6.7 收斂因子與單位沖擊函數(shù)
6.8 偏微分與卷積
6.9 旋轉(zhuǎn)對(duì)稱與各向同性算子
6.10 模糊，失焦和運(yùn)動(dòng)拖尾
6.11 圖像復(fù)原與增強(qiáng)
6.12 相關(guān)以及功率譜
6.13 *優(yōu)濾波器與噪聲抑制
6.14 圖像模型
6.15 本章參考文獻(xiàn)
6.16 習(xí)題
第 7 章 圖像處理：離散圖像
7.1 有限的圖像尺寸
7.2 離散圖像采樣
7.3 采樣定理
7.4 離散 fourier 變換
7.5 循環(huán)卷積
7.6 一些有用的結(jié)果
7.7 本章參考文獻(xiàn)
7.8 習(xí)題
第 8 章 邊緣和邊緣查找
8.1 圖像中的邊緣
8.2 微分算子
8.3 離散近似
8.4 局部算子和噪聲
8.5 邊緣的檢測(cè)和定位
8.6 結(jié)論和例子
8.7 本章參考文獻(xiàn)
8.8 習(xí)題
第 9 章 光照與顏色
9.1 物體表面的反射率以及 land 實(shí)驗(yàn)
9.2 mondrian 圖
9.3 復(fù)原光照
9.4 求解逆問題
9.5 光照的歸一化
9.6 選擇閾值
9.7 離散情況下計(jì)算光照
9.8 一個(gè)物理模型
9.9 本章參考文獻(xiàn)
9.10 習(xí)題
第 10 章 反射圖：光度立體視覺
10.1 圖像亮度
10.2 輻射
10.3 圖像的形成
10.4 雙向反射分布函數(shù)
10.5 連續(xù)光源
10.6 物體表面的反射性質(zhì)
10.7 物體表面的亮度
10.8 物體表面的朝向
10.9 反射圖
10.10 圖像中的明暗
10.11 明暗圖
10.12 光度立體視覺
10.13 估計(jì)反射率
10.14 曲面朝向的查詢表
10.15 本章參考文獻(xiàn)
10.16 習(xí)題
第 11 章 從明暗恢復(fù)形狀
11.1 從明暗中恢復(fù)形狀
11.2 特征曲線與初始曲線
11.3 奇異點(diǎn)
11.4 奇異點(diǎn)附近的冪級(jí)數(shù)
11.5 閉合邊界
11.6 球極投影
11.7 松弛方法
11.8 從針狀圖中恢復(fù)景深
11.9 本章參考文獻(xiàn)
11.10 習(xí)題
第 12 章 運(yùn)動(dòng)場(chǎng)和光流
12.1 運(yùn)動(dòng)場(chǎng)
12.2 光流
12.3 光流的光滑性
12.4 填充光流信息
12.5 邊界條件
12.6 離散情況
12.7 光流的不連續(xù)
12.8 本章參考文獻(xiàn)
12.9 習(xí)題
第 13 章 攝影測(cè)量和立體視覺
13.1 兩張圖像之間的差異
13.2 攝影測(cè)量
13.3 絕對(duì)朝向
13.4 相對(duì)朝向
13.5 使用已知的相對(duì)朝向
13.6 計(jì)算景深
13.7 外部朝向
13.8 內(nèi)部朝向
13.9 尋找共軛點(diǎn)對(duì)
13.10 本章參考文獻(xiàn)
13.11 習(xí)題
第 14 章 模式分類
14.1 由一個(gè)例子引入
14.2 特征向量
14.3 基本方法
14.4 *近鄰分類
14.5 *近中心分類
14.6 實(shí)例：白血球分類
14.7 使用概率密度模型設(shè)計(jì)分類方法
14.8 不同形狀的聚類
14.9 聚類的自動(dòng)形成
14.10 一個(gè)童話
14.11 本章參考文獻(xiàn)
14.12 習(xí)題
第 15 章 多面體物體
15.1 多面體場(chǎng)景的素描圖
15.2 恢復(fù)三維結(jié)構(gòu)
15.3 梯度空間
15.4 明暗和梯度空間
15.5 圖像分割與多個(gè)物體的情況
15.6 標(biāo)記素描圖
15.7 演示：復(fù)制一個(gè)積木結(jié)構(gòu)
15.8 本章參考文獻(xiàn)
15.9 習(xí)題
第 16 章 擴(kuò)展 gauss 圖
16.1 凸多面體
16.2 gauss 圖
16.3 gauss 曲率
16.4 擴(kuò)展 gauss 圖
16.5 擴(kuò)展 gauss 圖的例子
16.6 離散情況
16.7 圓環(huán)面的擴(kuò)展 gauss 圖
16.8 對(duì)單位球面的剖分
16.9 旋轉(zhuǎn)體的擴(kuò)展 gauss 圖
16.10 一般情況下的 gauss 曲率
16.11 擴(kuò)展 gauss 圖的應(yīng)用
16.12 本章參考文獻(xiàn)
16.13 習(xí)題
第 17 章 無源導(dǎo)航
17.1 恢復(fù)觀測(cè)者的運(yùn)動(dòng)
17.2 預(yù)備知識(shí)和技術(shù)
17.3 平動(dòng)的情況
17.4 使用其他的范數(shù)形式
17.5 轉(zhuǎn)動(dòng)的情況
17.6 一般剛體運(yùn)動(dòng)的情況
17.7 本章參考文獻(xiàn)
17.8 習(xí)題
第 18 章 從容器中抓取零件
18.1 方法總覽
18.2 動(dòng)機(jī)
18.3 裝著零件的容器
18.4 圖像分割
18.5 典型物體模型
18.6 物體表面的透視收縮
18.7 對(duì)齊主軸
18.8 非凸的物體
18.9 物體在空間中的姿態(tài)
18.10 旋轉(zhuǎn)的表示方法
18.11 朝向統(tǒng)計(jì)直方圖的匹配
18.12 針狀圖的二次投影
18.13 對(duì)偏離理想情況的矯正
18.14 選擇要抓取的物體
18.15 移動(dòng)機(jī)器臂
18.16 “眼 --- 手”坐標(biāo)系之間的變換
18.17 任意形狀的物體
18.18 結(jié)論
18.19 結(jié)束語
18.20 本章參考文獻(xiàn)
18.21 習(xí)題
附錄: 一些有用的數(shù)學(xué)工具
a.1 求解三角形
a.2 向量操作
a.3 向量和矩陣的導(dǎo)數(shù)
a.4 線性方程組的*小二乘解
a.5 lagrange 乘子
a.6 變分法
a.7 本附錄參考文獻(xiàn)
參考文獻(xiàn)
索引
第 1 章 簡(jiǎn)介
1.1 機(jī)器視覺
1.2 機(jī)器視覺的任務(wù)
1.3 機(jī)器視覺和其他領(lǐng)域的關(guān)系
1.4 后續(xù)章節(jié)的概要
1.5 本章參考文獻(xiàn)
1.6 習(xí)題
第 2 章 成像與圖像檢測(cè)
2.1 成像的兩個(gè)方面
2.1.1 透視投影
2.1.2 正射投影
2.2 亮度
2.3 透鏡
2.4 我們的視覺世界
2.5 圖像檢測(cè)
2.5.1 感知顏色
2.5.2 隨機(jī)性和噪聲
2.5.3 圖像量化
2.6 本章參考文獻(xiàn)
2.7 習(xí)題
第 3 章 二值圖：幾何性質(zhì)
3.1 二值圖
3.2 簡(jiǎn)單幾何性質(zhì)
3.2.1 區(qū)域的位置
3.2.2 朝向
3.3 投影
3.4 離散二值圖
3.5 行程編碼
3.6 本章參考文獻(xiàn)
3.7 習(xí)題
第 4 章 二值圖：拓?fù)湫再|(zhì)
4.1 多個(gè)物體
4.1.1 標(biāo)注圖像中的物體
4.1.2 連通性
4.1.3 串行標(biāo)注算法
4.2 局部計(jì)數(shù)和迭代修正
4.2.1 局部計(jì)數(shù)
4.2.2 集合可加性
4.2.3 迭代修正
4.3 本章參考文獻(xiàn)
4.4 習(xí)題
第 5 章 區(qū)域與圖像分割
5.1 設(shè)定閾值的方法
5.2 統(tǒng)計(jì)直方圖
5.3 空間相關(guān)性
5.4 圖像分割
5.5 使用顏色信息
5.6 合并與分裂
5.7 本章參考文獻(xiàn)
5.8 習(xí)題
第 6 章 圖像處理：連續(xù)圖像
6.1 線性移不變系統(tǒng)
6.2 卷積與點(diǎn)擴(kuò)散函數(shù)
6.3 調(diào)制傳遞函數(shù)
6.4 fourier 變換和濾波
6.5 fourier 變換和卷積
6.6 廣義函數(shù)與單位沖擊函數(shù)
6.7 收斂因子與單位沖擊函數(shù)
6.8 偏微分與卷積
6.9 旋轉(zhuǎn)對(duì)稱與各向同性算子
6.10 模糊，失焦和運(yùn)動(dòng)拖尾
6.11 圖像復(fù)原與增強(qiáng)
6.12 相關(guān)以及功率譜
6.13 *優(yōu)濾波器與噪聲抑制
6.14 圖像模型
6.15 本章參考文獻(xiàn)
6.16 習(xí)題
第 7 章 圖像處理：離散圖像
7.1 有限的圖像尺寸
7.2 離散圖像采樣
7.3 采樣定理
7.4 離散 fourier 變換
7.5 循環(huán)卷積
7.6 一些有用的結(jié)果
7.7 本章參考文獻(xiàn)
7.8 習(xí)題
第 8 章 邊緣和邊緣查找
8.1 圖像中的邊緣
8.2 微分算子
8.3 離散近似
8.4 局部算子和噪聲
8.5 邊緣的檢測(cè)和定位
8.6 結(jié)論和例子
8.7 本章參考文獻(xiàn)
8.8 習(xí)題
第 9 章 光照與顏色
9.1 物體表面的反射率以及 land 實(shí)驗(yàn)
9.2 mondrian 圖
9.3 復(fù)原光照
9.4 求解逆問題
9.5 光照的歸一化
9.6 選擇閾值
9.7 離散情況下計(jì)算光照
9.8 一個(gè)物理模型
9.9 本章參考文獻(xiàn)
9.10 習(xí)題
第 10 章 反射圖：光度立體視覺
10.1 圖像亮度
10.2 輻射
10.3 圖像的形成
10.4 雙向反射分布函數(shù)
10.5 連續(xù)光源
10.6 物體表面的反射性質(zhì)
10.7 物體表面的亮度
10.8 物體表面的朝向
10.9 反射圖
10.10 圖像中的明暗
10.11 明暗圖
10.12 光度立體視覺
10.13 估計(jì)反射率
10.14 曲面朝向的查詢表
10.15 本章參考文獻(xiàn)
10.16 習(xí)題
第 11 章 從明暗恢復(fù)形狀
11.1 從明暗中恢復(fù)形狀
11.2 特征曲線與初始曲線
11.3 奇異點(diǎn)
11.4 奇異點(diǎn)附近的冪級(jí)數(shù)
11.5 閉合邊界
11.6 球極投影
11.7 松弛方法
11.8 從針狀圖中恢復(fù)景深
11.9 本章參考文獻(xiàn)
11.10 習(xí)題
第 12 章 運(yùn)動(dòng)場(chǎng)和光流
12.1 運(yùn)動(dòng)場(chǎng)
12.2 光流
12.3 光流的光滑性
12.4 填充光流信息
12.5 邊界條件
12.6 離散情況
12.7 光流的不連續(xù)
12.8 本章參考文獻(xiàn)
12.9 習(xí)題
第 13 章 攝影測(cè)量和立體視覺
13.1 兩張圖像之間的差異
13.2 攝影測(cè)量
13.3 絕對(duì)朝向
13.4 相對(duì)朝向
13.5 使用已知的相對(duì)朝向
13.6 計(jì)算景深
13.7 外部朝向
13.8 內(nèi)部朝向
13.9 尋找共軛點(diǎn)對(duì)
13.10 本章參考文獻(xiàn)
13.11 習(xí)題
第 14 章 模式分類
14.1 由一個(gè)例子引入
14.2 特征向量
14.3 基本方法
14.4 *近鄰分類
14.5 *近中心分類
14.6 實(shí)例：白血球分類
14.7 使用概率密度模型設(shè)計(jì)分類方法
14.8 不同形狀的聚類
14.9 聚類的自動(dòng)形成
14.10 一個(gè)童話
14.11 本章參考文獻(xiàn)
14.12 習(xí)題
第 15 章 多面體物體
15.1 多面體場(chǎng)景的素描圖
15.2 恢復(fù)三維結(jié)構(gòu)
15.3 梯度空間
15.4 明暗和梯度空間
15.5 圖像分割與多個(gè)物體的情況
15.6 標(biāo)記素描圖
15.7 演示：復(fù)制一個(gè)積木結(jié)構(gòu)
15.8 本章參考文獻(xiàn)
15.9 習(xí)題
第 16 章 擴(kuò)展 gauss 圖
16.1 凸多面體
16.2 gauss 圖
16.3 gauss 曲率
16.4 擴(kuò)展 gauss 圖
16.5 擴(kuò)展 gauss 圖的例子
16.6 離散情況
16.7 圓環(huán)面的擴(kuò)展 gauss 圖
16.8 對(duì)單位球面的剖分
16.9 旋轉(zhuǎn)體的擴(kuò)展 gauss 圖
16.10 一般情況下的 gauss 曲率
16.11 擴(kuò)展 gauss 圖的應(yīng)用
16.12 本章參考文獻(xiàn)
16.13 習(xí)題
第 17 章 無源導(dǎo)航
17.1 恢復(fù)觀測(cè)者的運(yùn)動(dòng)
17.2 預(yù)備知識(shí)和技術(shù)
17.3 平動(dòng)的情況
17.4 使用其他的范數(shù)形式
17.5 轉(zhuǎn)動(dòng)的情況
17.6 一般剛體運(yùn)動(dòng)的情況
17.7 本章參考文獻(xiàn)
17.8 習(xí)題
第 18 章 從容器中抓取零件
18.1 方法總覽
18.2 動(dòng)機(jī)
18.3 裝著零件的容器
18.4 圖像分割
18.5 典型物體模型
18.6 物體表面的透視收縮
18.7 對(duì)齊主軸
18.8 非凸的物體
18.9 物體在空間中的姿態(tài)
18.10 旋轉(zhuǎn)的表示方法
18.11 朝向統(tǒng)計(jì)直方圖的匹配
18.12 針狀圖的二次投影
18.13 對(duì)偏離理想情況的矯正
18.14 選擇要抓取的物體
18.15 移動(dòng)機(jī)器臂
18.16 “眼 --- 手”坐標(biāo)系之間的變換
18.17 任意形狀的物體
18.18 結(jié)論
18.19 結(jié)束語
18.20 本章參考文獻(xiàn)
18.21 習(xí)題
附錄: 一些有用的數(shù)學(xué)工具
a.1 求解三角形
a.2 向量操作
a.3 向量和矩陣的導(dǎo)數(shù)
a.4 線性方程組的*小二乘解
a.5 lagrange 乘子
a.6 變分法
a.7 本附錄參考文獻(xiàn)
參考文獻(xiàn)
索引
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機(jī)器視覺 作者簡(jiǎn)介
伯特霍爾德·霍恩（Berthold Klaus Paul Horn）現(xiàn)為美國(guó)麻省理工學(xué)院（MIT）計(jì)算機(jī)與電子工程系（EECS）人工智能實(shí)驗(yàn)室（CSAIL）的教授、美國(guó)工程院（NAE）院士、美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)（AAAI）院士，是享有國(guó)際聲望的計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域?qū)＜摇Ｋ麖氖掠?jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的研究長(zhǎng)達(dá)40多年，在該領(lǐng)域有許多開創(chuàng)性和奠基性的貢獻(xiàn)，其博士論文《Shape from Shading》開創(chuàng)了一個(gè)嶄新的研究領(lǐng)域。他提出的經(jīng)典光流算法（Horn - Schunck方法）奠定了光流及運(yùn)動(dòng)視覺研究的基礎(chǔ)；舳鹘淌诘暮芏嘌芯砍晒，如：二維retinex算法、反射圖、擴(kuò)展Gauss圖、無源導(dǎo)航等，都在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域和工業(yè)界發(fā)揮著巨大的作用。他所開創(chuàng)的基于逆問題理論、通過分析成像過程來研究機(jī)器視覺的方法，被稱為霍恩學(xué)派。 霍恩教授獲得了諸多獎(jiǎng)項(xiàng)和榮譽(yù)，其中包括： ?Rank獎(jiǎng)：“為了表彰其在引領(lǐng)視覺系統(tǒng)實(shí)用化的工作中所做出的開創(chuàng)性貢獻(xiàn)。” ——Rank基金委員會(huì)。1989年9月。 ?入選美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)：“由于其在人工智能領(lǐng)域中所做出的巨大貢獻(xiàn)！ ——美國(guó)人工智能協(xié)會(huì)。1990年8月。 ?入選美國(guó)工程院：“為其在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域（特別是在：通過圖像亮度來恢復(fù)三維幾何結(jié)構(gòu)的研究中）所做出的開創(chuàng)性貢獻(xiàn)。” ——美國(guó)工程院。2002年2月。 ?Azriel Rosenfeld終身成就獎(jiǎng)：“為表彰其在早期視覺（包括：光流、從明暗恢復(fù)形狀）中所做出的奠基性貢獻(xiàn)！ ——IEEE計(jì)算機(jī)協(xié)會(huì)。2009年9月。 霍恩教授的個(gè)人主頁為：http://people.csail.mit.edu/bkph
商品評(píng)論(1條)
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