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圖像處理.分析與機器視覺-(第4版) 版權信息
- ISBN：9787302426851
- 條形碼：9787302426851 ; 978-7-302-42685-1
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
圖像處理.分析與機器視覺-(第4版) 本書特色
本書是英文第4版的中文翻譯，大約有五分之一的內容更新。主要更新的內容包括：增加了一些*新的算法，增加了習題部分，重寫了部分內容。更為具體的內容更新請參考作者序。 本書是在第3版中文翻譯的基礎上，按照直譯的原則進行翻譯的，與英文版形成完全的對照。對于英文版中明顯存在的排印或疏忽類的錯誤，都進行了更正。由于這些錯誤一般都很明顯，因此譯文中沒有專門聲明，讀者如果對照英文版，不難看出其出處。
圖像處理.分析與機器視覺-(第4版) 內容簡介
1）涵蓋十分廣泛的領域，包括人工智能、信號處理、人工神經網絡、模式識別、機器學習、模糊數學等一系列相關學科。（2）圖將復雜的概念通過具體示例用易于理解的算法來描述，提供了大量包含圖示和處理結果的插圖，特別有助于讀者的學習和理解。（3）提供了豐富的參考文獻，既列出了經過時間考驗的經典論文，也列出了能反映未來發展方向的*進展，適于讀者進一步深入探索。
圖像處理.分析與機器視覺-(第4版) 目錄
目 錄第1章 引言 11.1 動機 11.2 計算機視覺為什么是困難的21.3 圖像表達與圖像分析的任務41.4 總結 71.5 習題 71.6 參考文獻 8第2章 圖像及其表達與性質 92.1 圖像表達若干概念 92.2 圖像數字化 112.2.1 采樣 112.2.2 量化 122.3 數字圖像性質 132.3.1 數字圖像的度量和拓撲性質 132.3.2 直方圖 172.3.3 熵 182.3.4 圖像的視覺感知 182.3.5 圖像品質 202.3.6 圖像中的噪聲 212.4 彩色圖像 222.4.1 色彩物理學 222.4.2 人所感知的色彩 232.4.3 彩色空間 262.4.4 調色板圖像 282.4.5 顏色恒常性 282.5 攝像機概述 292.5.1 光敏傳感器 292.5.2 黑白攝像機 302.5.3 彩色攝像機 322.6 總結 322.7 習題 332.8 參考文獻 35第3章 圖像及其數學與物理背景 373.1 概述 373.1.1 線性 373.1.2 狄拉克（dirac）分布和卷積 373.2 積分線性變換 383.2.1 作為線性系統的圖像393.2.2 積分線性變換引言393.2.3 1d傅里葉變換 393.2.4 2d傅里葉變換 433.2.5 采樣與香農約束 453.2.6 離散余弦變換 473.2.7 小波變換 483.2.8 本征分析 523.2.9 奇異值分解 533.2.10 主分量分析 543.2.11 radon變換563.2.12 其他正交圖像變換563.3 作為隨機過程的圖像 573.4 圖像形成物理 593.4.1 作為輻射測量的圖像593.4.2 圖像獲取與幾何光學603.4.3 鏡頭像差和徑向畸變633.4.4 從輻射學角度看圖像獲取 653.4.5 表面反射 673.5 總結 693.6 習題 703.7 參考文獻 71第4章 圖像分析的數據結構 734.1 圖像數據表示的層次 734.2 傳統圖像數據結構 744.2.1 矩陣 744.2.2 鏈 764.2.3 拓撲數據結構 764.2.4 關系結構 774.3 分層數據結構 784.3.1 金字塔 784.3.2 四叉樹 794.3.3 其他金字塔結構 804.4 總結 814.5 習題 824.6 參考文獻 83第5章 圖像預處理 855.1 像素亮度變換 855.1.1 位置相關的亮度校正855.1.2 灰度級變換 865.2 幾何變換 885.2.1 像素坐標變換 885.2.2 亮度插值 895.3 局部預處理 915.3.1 圖像平滑 915.3.2 邊緣檢測算子 975.3.3 二階導數過零點1005.3.4 圖像處理中的尺度1045.3.5 canny邊緣提取1055.3.6 參數化邊緣模型1075.3.7 多光譜圖像中的邊緣1075.3.8 頻域的局部預處理1085.3.9 用局部預處理算子作線檢測 1125.3.10 角點（興趣點）檢測1135.3.11 *大穩定極值區域檢測 1165.4 圖像復原 1175.4.1 容易復原的退化1185.4.2 逆濾波 1185.4.3 維納濾波 1185.5 總結 1205.6 習題 1215.7 參考文獻 126第6章 分割ⅰ 1306.1 閾值化 1306.1.1 閾值檢測方法 1326.1.2 *優閾值化 1336.1.3 多光譜閾值化 1356.2 基于邊緣的分割 1366.2.1 邊緣圖像閾值化1376.2.2 邊緣松弛法 1386.2.3 邊界跟蹤 1396.2.4 作為圖搜索的邊緣跟蹤1436.2.5 作為動態規劃的邊緣跟蹤 1496.2.6 hough變換1526.2.7 使用邊界位置信息的邊界???檢測 1576.2.8 從邊界構造區域 1576.3 基于區域的分割 1596.3.1 區域歸并 1606.3.2 區域分裂 1616.3.3 分裂與歸并 1626.3.4 分水嶺分割 1656.3.5 區域增長后處理1676.4 匹配 1676.4.1 模版匹配 1686.4.2 模版匹配的控制策略1706.5 分割的評測問題 1706.5.1 監督式評測 1716.5.2 非監督式評測 1736.6 總結 1746.7 習題 1766.8 參考文獻 178第7章 分割ⅱ 1857.1 均值移位分割 1857.2 活動輪廓模型——蛇行1907.2.1 經典蛇行和氣球1917.2.2 擴展 1937.2.3 梯度矢量流蛇 1947.3 幾何變形模型——水平集和測地?? 活動輪廓 1987.4 模糊連接性 2037.5 面向基于3d圖的圖像分割 2087.5.1 邊界對的同時檢測2087.5.2 次優的表面檢測2117.6 圖割分割 2127.7 *優單和多表面分割2177.8 總結 2277.9 習題 2287.10 參考文獻 229第8章 形狀表示與描述 2378.1 區域標識 2398.2 基于輪廓的形狀表示與描述2418.2.1 鏈碼 2418.2.2 簡單幾何邊界表示2428.2.3 邊界的傅里葉變換2458.2.4 使用片段序列的邊界描述 2468.2.5 b樣條表示 2498.2.6 其他基于輪廓的形狀描述???方法 2508.2.7 形狀不變量 2518.3 基于區域的形狀表示與描述2538.3.1 簡單的標量區域描述2548.3.2 矩 2578.3.3 凸包 2598.3.4 基于區域骨架的圖表示2628.3.5 區域分解 2668.3.6 區域鄰近圖 2678.4 形狀類別 2688.5 總結 2688.6 習題 2708.7 參考文獻 272第9章 物體識別 2789.1 知識表示 2789.2 統計模式識別 2819.2.1 分類原理 2829.2.2 *近鄰 2839.2.3 分類器設置 2859.2.4 分類器學習 2879.2.5 支持向量機 2889.2.6 聚類分析 2919.3 神經元網絡 2939.3.1 前饋網絡 2949.3.2 非監督學習 2959.3.3 hopfield神經元網絡 2969.4 句法模式識別 2979.4.1 語法與語言 2989.4.2 句法分析與句法分類器3009.4.3 句法分類器學習與語法推導 3019.5 作為圖匹配的識別 3029.5.1 圖和子圖的同構3039.5.2 圖的相似度 3059.6 識別中的優化技術 3069.6.1 遺傳算法 3079.6.2 模擬退火 3089.7 模糊系統 3099.7.1 模糊集和模糊隸屬函數3109.7.2 模糊集運算 3119.7.3 模糊推理 3129.7.4 模糊系統設計與訓練3149.8 模式識別中的boosting方法 3159.9 隨機森林 3179.9.1 隨機森林訓練 3189.9.2 隨機森林決策 3219.9.3 隨機森林擴展 3229.10 總結 3229.11 習題 3259.12 參考文獻 330第10章 圖像理解 33510.1 圖像理解控制策略33610.1.1 并行和串行處理控制33610.1.2 分層控制 33710.1.3 自底向上的控制33710.1.4 基于模型的控制33710.1.5 混合的控制策略33810.1.6 非分層控制 34110.2 sift：尺度不變特征轉換 34210.3 ransac：通過隨機抽樣一致來???擬合 34410.4 點分布模型 34710.5 活動表觀模型 35510.6 圖像理解中的模式識別方法 36210.6.1 基于分類的分割36210.6.2 上下文圖像分類36410.6.3 梯度方向直方圖-hog36710.7 boosted層疊分類器用于快速物體???檢測 37010.8 基于隨機森林的圖像理解37210.9 場景標注和約束傳播37710.9.1 離散松弛法 37810.9.2 概率松弛法 37910.9.3 搜索解釋樹 38110.10 語義圖像分割和理解38210.10.1 語義區域增長38310.10.2 遺傳圖像解釋38410.11 隱馬爾可夫模型39010.11.1 應用 39410.11.2 耦合的hmm39410.11.3 貝葉斯信念網絡39510.12 馬爾科夫隨機場397?10.12.1 圖像和視覺的應用 39810.13 高斯混合模型和期望*大化 39910.14 總結 40410.15 習題 40710.16 參考文獻 410第11章 3d幾何，對應，從亮度到3d 41911.1 3d視覺任務 41911.1.1 marr理論42111.1.2 其他視覺范疇：主動和有目的的視覺 42211.2 射影幾何學基礎 42311.2.1 射影空間中的點和超平面 42411.2.2 單應性 42611.2.3 根據對應點估計單應性 42711.3 單透視攝像機 43011.3.1 攝像機模型 43011.3.2 齊次坐標系中的投影和反投影 43211.3.3 從已知場景標定一個攝像機 43211.4 從多視圖重建場景43311.4.1 三角測量 43311.4.2 射影重建 43411.4.3 匹配約束 43511.4.4 光束平差法 43611.4.5 升級射影重建和自標定 43711.5 雙攝像機和立體感知43811.5.1 極線幾何學——基本矩陣 43811.5.2 攝像機的相對運動——本質矩陣 44011.5.3 分解基本矩陣到攝像機矩陣 44111.5.4 從對應點估計基本矩陣 44111.5.5 雙攝像機矯正結構44211.5.6 矯正計算 44411.6 三攝像機和三視張量44511.6.1 立體對應點算法44611.6.2 距離圖像的主動獲取45111.7 由輻射測量到3d信息 45311.7.1 由陰影到形狀45311.7.2 光度測量立體視覺45511.8 總結 45611.9 習題 45711.10 參考文獻 459第12章 3d視覺的應用 46412.1 由x到形狀 46412.1.1 由運動到形狀46412.1.2 由紋理到形狀46812.1.3 其他由x到形狀的技術 46912.2 完全的3d物體 47112.2.1 3d物體、模型以及相關問題 47112.2.2 線條標注 47212.2.3 體積表示和直接測量47412.2.4 體積建模策略47512.2.5 表面建模策略47612.2.6 為獲取完整3d模型的面元標注與融合 47812.3 3d場景的2d視圖表達 48212.3.1 觀察空間 48212.3.2 多視圖表達和示象圖48212.4 從無組織的2d視圖集合進行3d重建，從運動到結構 48312.5 重建場景幾何 48512.6 總結 48712.7 習題 48712.8 參考文獻 488第13章 數學形態學 49313.1 形態學基本概念 49313.2 形態學四原則 49413.3 二值膨脹和腐蝕 49513.3.1 膨脹 49513.3.2 腐蝕 49713.3.3 擊中擊不中變換49813.3.4 開運算和閉運算49913.4 灰度級膨脹和腐蝕49913.4.1 頂面、本影、灰度級膨脹和腐蝕 50013.4.2 本影同胚定理和膨脹、腐蝕及開、閉運算的性質 50213.4.3 頂帽變換 50213.5 骨架和物體標記 50313.5.1 同倫變換 50313.5.2 骨架、中軸和*大球50313.5.3 細化、粗化和同倫骨架 50513.5.4 熄滅函數和*終腐蝕50613.5.5 *終腐蝕和距離函數50813.5.6 測地變換 50913.5.7 形態學重構 51013.6 粒度測定法 51113.7 形態學分割與分水嶺51313.7.1 粒子分割、標記和分水嶺 51313.7.2 二值形態學分割51313.7.3 灰度級分割和分水嶺51513.8 總結 51613.9 習題 51713.10 參考文獻 518第14章 圖像數據壓縮 52014.1 圖像數據性質 52114.2 圖像數據壓縮中的離散圖像變換 52114.3 預測壓縮方法 52314.4 矢量量化 52514.5 分層的和漸進的壓縮方法52514.6 壓縮方法比較 52614.7 其他技術 52714.8 編碼 52714.9 jpeg和mpeg圖像壓縮 52814.9.1 jpeg——靜態圖像壓縮 52814.9.2 jpeg-2000壓縮 52914.9.3 mpeg——全運動的視頻壓縮 53114.10 總結 53214.11 習題 53314.12 參考文獻 535第15章 紋理 53715.1 統計紋理描述 53915.1.1 基于空間頻率的方法53915.1.2 共生矩陣 54015.1.3 邊緣頻率 54115.1.4 基元長度（行程）54215.1.5 laws紋理能量度量 54315.1.6 局部二值模式（lbps） 54415.1.7 分形紋理描述54715.1.8 多尺度紋理描述——小波域方法 54915.1.9 其他紋理描述的統計方法 55115.2 句法紋理描述方法55215.2.1 形狀鏈語法 55315.2.2 圖語法 55415.2.3 分層紋理中的基元分組 55515.3 混合的紋理描述方法55615.4 紋理識別方法的應用55715.5 總結 55715.6 習題 55915.7 參考文獻 561第16章 運動分析 56616.1 差分運動分析方法56816.2 光流 57116.2.1 光流計算 57116.2.2 全局和局部光流估計57316.2.3 局部和全局相結合的光流估計 57516.2.4 運動分析中的光流57516.3 基于興趣點對應關系的分析 57816.3.1 興趣點的檢測57816.3.2 lucas-kanade點跟蹤 57816.3.3 興趣點的對應關系58016.4 特定運動模式的檢測58216.5 視頻跟蹤 58516.5.1 背景建模 58516.5.2 基于核函數的跟蹤58816.5.3 目標路徑分析59216.6 輔助跟蹤的運動模型59616.6.1 卡爾曼濾波器59616.6.2 粒子濾波器 60016.6.3 半監督跟蹤——tld60316.7 總結 60516.8 習題 60716.9 參考文獻 608詞匯 613
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