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計算機視覺特征提取與圖像處理-(第三版) 版權信息
- ISBN：9787121246463
- 條形碼：9787121246463 ; 978-7-121-24646-3
- 裝幀：一般銅版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
計算機視覺特征提取與圖像處理-(第三版) 本書特色
本書是由英國南安普敦大學的mark s.nixon教授和sportradar公司的alberto s. aguado在前版的基礎上推出的改版之作。本次改版， 主要的變化是將高級特征提取分為固定形狀匹配與可變形形狀分析兩部分， 并增加了新一章內容： 運動對象檢測與描述。具體地， 本書在簡要介紹計算機視覺的基礎概念和基本的圖像處理運算后， 重點討論了低級和高級的特征提取， 包括邊緣檢測、 固定形狀匹配和可變形形狀分析。此外， 對目標描述， 紋理描述、 分割及分類， 以及運動對象檢測等都進行了深入的闡述。本書突出了計算機視覺的主要問題——特征提取， 以清晰、 簡潔的語言， 闡述了圖像處理和計算機視覺的基礎理論與技術。
計算機視覺特征提取與圖像處理-(第三版) 內容簡介
本書是由英國南安普敦大學的mark s.nixon教授和sportradar公司的alberto s. aguado在前版的基礎上推出的改版之作。本次改版，主要的變化是將高級特征提取分為固定形狀匹配與可變形形狀分析兩部分，并增加了新一章內容：運動對象檢測與描述。
計算機視覺特征提取與圖像處理-(第三版) 目錄
第1章 緒論
1.1 概述
1.2 人類視覺和計算機視覺
1.3 人類視覺系統
1.4 計算機視覺系統
1.5 數學系統
1.6 相關資料
1.7 小結
1.8 參考文獻
第2章 圖像、 采樣和頻域處理
2.1 概述
2.2 圖像形成
2.3 傅里葉變換
2.4 采樣標準
2.5 離散傅里葉變換
2.6 傅里葉變換的其他特性
2.7 傅里葉以外的其他變換
2.8 頻域特性的應用
2.9 擴展閱讀
2.10 參考文獻
第3章 基本圖像處理運算
3.1 概述
3.2 直方圖
3.3 點算子
3.4 群運算
3.5 其他統計算子
3.6 數學形態學
3.7 擴展閱讀
3.8 參考文獻
第4章 低級特征提取（包括邊緣檢測）
4.1 概述
4.2 邊緣檢測
4.3 相位一致性
4.4 定位特征提取
4.5 描述圖像運動
4.6 擴展閱讀
4.7 參考文獻
第5章 形狀匹配的特征提取
5.1 概述
5.2 閾值處理和背景減法
5.3 模板匹配
5.4 低級特征提取
5.5 霍夫變換
5.6 擴展閱讀
5.7 參考文獻
第6章 高級特征提取： 可變形形狀分析
6.1 概述
6.2 可變形形狀分析
6.3 主動輪廓（蛇模型）
6.4 形狀骨架化
6.5 彈性形狀模型——主動形狀和主動外觀
6.6 擴展閱讀
6.7 參考文獻
第7章 目標描述
7.1 概述
7.2 邊界描述
7.3 區域描述符
7.4 擴展閱讀
7.5 參考文獻
第8章 紋理描述、 分割和分類基礎
8.1 概述
8.2 什么是紋理
8.3 紋理描述
8.4 分類
8.5 分割處理
8.6 擴展閱讀
8.7 參考文獻
第9章 運動對象檢測與描述
9.1 概述
9.2 運動對象檢測
9.3 跟蹤運動特征
9.4 運動特征提取與描述
9.5 擴展閱讀
9.6 參考文獻
第10章 附錄1： 照相機幾何基礎
10.1 圖像幾何
10.2 透視照相機
10.3 透視照相機模型
10.4 仿射照相機
10.5 弱透視模型
10.6 照相機模型實例
10.7 討論
10.8 參考文獻
第11章 附錄2： *小二乘分析
11.1 *小二乘準則
11.2 *小二乘曲線擬合
第12章 附錄3： 主成分分析
12.1 主成分分析
12.2 數據
12.3 協方差
12.4 協方差矩陣
12.5 數據變換
12.6 逆變換
12.7 特征值問題
12.8 求解特征值問題
12.9 pca方法小結
12.10 實例
12.11 參考文獻
第13章 附錄4： 彩色圖像
13.1 彩色圖像
13.2 三刺激理論
13.3 色彩模型
13.4 參考文獻
1.1 概述
1.2 人類視覺和計算機視覺
1.3 人類視覺系統
1.4 計算機視覺系統
1.5 數學系統
1.6 相關資料
1.7 小結
1.8 參考文獻
第2章 圖像、 采樣和頻域處理
2.1 概述
2.2 圖像形成
2.3 傅里葉變換
2.4 采樣標準
2.5 離散傅里葉變換
2.6 傅里葉變換的其他特性
2.7 傅里葉以外的其他變換
2.8 頻域特性的應用
2.9 擴展閱讀
2.10 參考文獻
第3章 基本圖像處理運算
3.1 概述
3.2 直方圖
3.3 點算子
3.4 群運算
3.5 其他統計算子
3.6 數學形態學
3.7 擴展閱讀
3.8 參考文獻
第4章 低級特征提取（包括邊緣檢測）
4.1 概述
4.2 邊緣檢測
4.3 相位一致性
4.4 定位特征提取
4.5 描述圖像運動
4.6 擴展閱讀
4.7 參考文獻
第5章 形狀匹配的特征提取
5.1 概述
5.2 閾值處理和背景減法
5.3 模板匹配
5.4 低級特征提取
5.5 霍夫變換
5.6 擴展閱讀
5.7 參考文獻
第6章 高級特征提取： 可變形形狀分析
6.1 概述
6.2 可變形形狀分析
6.3 主動輪廓（蛇模型）
6.4 形狀骨架化
6.5 彈性形狀模型——主動形狀和主動外觀
6.6 擴展閱讀
6.7 參考文獻
第7章 目標描述
7.1 概述
7.2 邊界描述
7.3 區域描述符
7.4 擴展閱讀
7.5 參考文獻
第8章 紋理描述、 分割和分類基礎
8.1 概述
8.2 什么是紋理
8.3 紋理描述
8.4 分類
8.5 分割處理
8.6 擴展閱讀
8.7 參考文獻
第9章 運動對象檢測與描述
9.1 概述
9.2 運動對象檢測
9.3 跟蹤運動特征
9.4 運動特征提取與描述
9.5 擴展閱讀
9.6 參考文獻
第10章 附錄1： 照相機幾何基礎
10.1 圖像幾何
10.2 透視照相機
10.3 透視照相機模型
10.4 仿射照相機
10.5 弱透視模型
10.6 照相機模型實例
10.7 討論
10.8 參考文獻
第11章 附錄2： *小二乘分析
11.1 *小二乘準則
11.2 *小二乘曲線擬合
第12章 附錄3： 主成分分析
12.1 主成分分析
12.2 數據
12.3 協方差
12.4 協方差矩陣
12.5 數據變換
12.6 逆變換
12.7 特征值問題
12.8 求解特征值問題
12.9 pca方法小結
12.10 實例
12.11 參考文獻
第13章 附錄4： 彩色圖像
13.1 彩色圖像
13.2 三刺激理論
13.3 色彩模型
13.4 參考文獻
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計算機視覺特征提取與圖像處理-(第三版) 作者簡介
Mark S. Nixon 英國南安普敦大學計算機視覺系教授。他的研究興趣包括圖像處理與計算機視覺。他的團隊開發了在生物信息學與醫療圖像分析應用上的靜止與運動形狀提取新技術。他的團隊是自動人臉識別的早期研究者，后來是步態識別的開拓者，最近加入了耳生物信息（ear biometrics）的研究。與譚鐵牛和Rama Chellappa合作，他們2005年出版的著作《基于步態的身份識別》是斯普林格（Springer）生物信息學專輯的一部分。他是許多國際會議（BMVC98，AVBPA03，IEEE人臉與姿態FG06，ICPR04, ICB09與IEEE BTAS 2010）的主席或程序委員會主席，并做了許多邀請報告。
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