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彩色計算機視覺:基礎與應用 版權信息
- ISBN：9787302582366
- 條形碼：9787302582366 ; 978-7-302-58236-6
- 裝幀：80g膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
彩色計算機視覺:基礎與應用 本書特色
《彩色計算機視覺：基礎與應用（清華計算機圖書譯叢）》對計算機視覺中有關彩色信息的基礎和應用技術進行了全面和深入的介紹。 《彩色計算機視覺：基礎與應用（清華計算機圖書譯叢）》主要內容包括彩色視覺和彩色成像，基于像素、彩色比率、導數、機器學習的光度不變性，光源估計和色彩適應，使用低層特征、色域方法、機器學習的彩色恒常性，彩色特征檢測和描述，彩色圖像分割等。該書還給出了彩色計算機視覺技術在目標和場景識別、彩色命名、多光譜圖像分割中具體應用的事例和結果。 《彩色計算機視覺：基礎與應用（清華計算機圖書譯叢）》可作為信號與信息處理、通信與信息系統、電子與通信工程、模式識別與智能系統、計算機科學以及視覺生理學、視覺心理學和視覺認知學等學科大學高年級本科生或研究生專業課教材和教學參考書，還可供涉及圖像技術應用行業（如生物醫學、電視廣播、工業自動化、文檔識別、機器人、電子醫療設備、遙感測繪、智能交通和軍事偵察等）的科技工作者科研參考。
彩色計算機視覺:基礎與應用 內容簡介
本書對計算機視覺中有關彩色信息的基礎和應用技術進行了全面和深入的介紹。本書主要內容包括彩色視覺和彩色成像，基于像素、彩色比率、導數、機器學習的光度不變性，光源估計和色彩適應，使用低層特征、色域方法、機器學習的彩色恒常性，彩色特征檢測和描述，彩色圖像分割等。本書還給出了彩色計算機視覺技術在目標和場景識別、彩色命名、多光譜圖像分割中具體應用的事例和結果。 本書可作為信號與信息處理、通信與信息系統、電子與通信工程、模式識別與智能系統、計算機科學以及視覺生理學、視覺心理學和視覺認知學等學科大學高年級本科生或研究生專業課教材和教學參考書，還可供涉及圖像技術應用行業（如生物醫學、電視廣播、工業自動化、文檔識別、機器人、電子醫療設備、遙感測繪、智能交通和軍事偵察等）的科技工作者科研參考。
彩色計算機視覺:基礎與應用 目錄
第1章 引言
1．1 從基礎到應用
1．2 第1部分：彩色基礎
1．3 第2部分：光度不變性
1．3．1 基于物理性質的不變性
1．3．2 基于機器學習的不變性
1．4 第3部分：彩色恒常性
1．5 第4部分：彩色特征提取
1．5．1 從亮度到彩色
1．5．2 特征、描述符和顯著性
1．5．3 分割
1．6 第5部分：應用
1．6．1 檢索和視覺探索
1．6．2 彩色命名
1．6．3 多光譜應用
1．7 本章小結
第1部分 彩色基礎
第2章 彩色視覺
2．1 引言
2．2 彩色信息處理步驟
2．2．1 眼睛和光學
2．2．2 視網膜：桿狀細胞和錐狀細胞
2．2．3 神經節細胞和感受野
2．2．4 外側膝狀核和視覺皮層
2．3 視覺系統的色度特性
2．3．1 色度適應
2．3．2 人類彩色恒常性
2．3．3 空間相互作用
2．3．4 色度辨別和色覺障礙
2．4 本章小結
第3章 彩色成像
3．1 朗伯反射模型
3．2 雙色反射模型
3．3 庫貝卡·蒙克模型
3．4 對角模型
3．5 彩色空間
3．5．1 XYZ系統
3．5．2 RGB系統
3．5．3 對立彩色空間
3．5．4 感知均勻彩色空間
3．5．5 直觀彩色模型
3．6 本章小結
第2部分 光度不變性
第4章 基于像素的光度不變性
4．1 歸一化彩色空間
4．2 對立彩色空間
4．3 HSV彩色空間
4．4 合成彩色空間
4．4．1 體反射率不變性
4．4．2 體和表面反射率不變性
4．5 噪聲穩定性和直方圖構建
4．5．1 噪聲擴散
4．5．2 通過變換的彩色擴散噪聲示例
4．5．3 使用可變核密度構建直方圖
4．6 應用：基于彩色的目標識別
4．6．1 數據集合性能測量
4．6．2 抗噪聲的魯棒性：模擬數據
4．7 本章小結
第5章 彩色比率的光度不變性
5．1 光源不變彩色比率
5．2 光源不變邊緣檢測
5．3 模糊魯棒和彩色恒常圖像描述
5．4 應用：基于彩色比率的圖像檢索
5．4．1 光源彩色的魯棒性
5．4．2 高斯模糊的魯棒性
5．4．3 真實世界模糊效果的魯棒性
5．5 本章小結
第6章 基于導數的光度不變性
6．1 完全光度不變量
6．1．1 高斯彩色模型
6．1．2 RGB相機的高斯彩色模型
6．1．3 高斯彩色模型的導數
6．1．4 朗伯反射模型的微分不變量
6．1．5 雙色反射模型的微分不變量
6．1．6 完全彩色不變量小結
6．1．7 二維中的幾何彩色不變量
6．2 準不變量
6．2．1 雙色反射模型中的邊緣
6．2．2 光度變量和準不變量
6．2．3 準不變量與完全不變量的聯系
6．2．4 完全不變量和準不變量的局部化和鑒別能力
6．3 本章小結
第7章 基于機器學習的光度不變性
7．1 從多樣化的集合中學習
7．2 時域集合學習
7．3 為區域檢測學習彩色不變量
7．4 實驗
7．4．1 誤差測度
7．4．2 皮膚檢測：靜止圖像
7．4．3 視頻中的道路檢測
7．5 本章小結
第3部分 彩色恒常性
第8章 光源估計和色彩適應
8．1 光源估計
8．2 色彩適應
第9章 使用低層特征的彩色恒常性
9．1 通用灰色世界
9．2 灰色邊緣
9．3 基于物理的方法
9．4 本章小結
第10章 使用色域方法的彩色恒常性
10．1 使用導數結構的色域映射
10．1．1 對角偏移模型
10．1．2 像素值線性組合的色域映射
10．1．3 N-jet色域
10．2 色域映射算法的組合
10．2．1 組合可行集
10．2．2 組合算法輸出
10．3 本章小結
第11章 基于機器學習的彩色恒常性
11．1 概率方法
11．2 使用輸出統計的組合
11．3 使用自然圖像統計的組合
11．3．1 空間圖像結構
11．3．2 算法選擇
11．4 使用語義信息的方法
11．4．1 使用場景類別
11．4．2 使用高層視覺信息
11．5 本章小結
……
第4部分 彩色特征提取
第5部分 應用
引用指南
參考文獻
索引
1．1 從基礎到應用
1．2 第1部分：彩色基礎
1．3 第2部分：光度不變性
1．3．1 基于物理性質的不變性
1．3．2 基于機器學習的不變性
1．4 第3部分：彩色恒常性
1．5 第4部分：彩色特征提取
1．5．1 從亮度到彩色
1．5．2 特征、描述符和顯著性
1．5．3 分割
1．6 第5部分：應用
1．6．1 檢索和視覺探索
1．6．2 彩色命名
1．6．3 多光譜應用
1．7 本章小結
第1部分 彩色基礎
第2章 彩色視覺
2．1 引言
2．2 彩色信息處理步驟
2．2．1 眼睛和光學
2．2．2 視網膜：桿狀細胞和錐狀細胞
2．2．3 神經節細胞和感受野
2．2．4 外側膝狀核和視覺皮層
2．3 視覺系統的色度特性
2．3．1 色度適應
2．3．2 人類彩色恒常性
2．3．3 空間相互作用
2．3．4 色度辨別和色覺障礙
2．4 本章小結
第3章 彩色成像
3．1 朗伯反射模型
3．2 雙色反射模型
3．3 庫貝卡·蒙克模型
3．4 對角模型
3．5 彩色空間
3．5．1 XYZ系統
3．5．2 RGB系統
3．5．3 對立彩色空間
3．5．4 感知均勻彩色空間
3．5．5 直觀彩色模型
3．6 本章小結
第2部分 光度不變性
第4章 基于像素的光度不變性
4．1 歸一化彩色空間
4．2 對立彩色空間
4．3 HSV彩色空間
4．4 合成彩色空間
4．4．1 體反射率不變性
4．4．2 體和表面反射率不變性
4．5 噪聲穩定性和直方圖構建
4．5．1 噪聲擴散
4．5．2 通過變換的彩色擴散噪聲示例
4．5．3 使用可變核密度構建直方圖
4．6 應用：基于彩色的目標識別
4．6．1 數據集合性能測量
4．6．2 抗噪聲的魯棒性：模擬數據
4．7 本章小結
第5章 彩色比率的光度不變性
5．1 光源不變彩色比率
5．2 光源不變邊緣檢測
5．3 模糊魯棒和彩色恒常圖像描述
5．4 應用：基于彩色比率的圖像檢索
5．4．1 光源彩色的魯棒性
5．4．2 高斯模糊的魯棒性
5．4．3 真實世界模糊效果的魯棒性
5．5 本章小結
第6章 基于導數的光度不變性
6．1 完全光度不變量
6．1．1 高斯彩色模型
6．1．2 RGB相機的高斯彩色模型
6．1．3 高斯彩色模型的導數
6．1．4 朗伯反射模型的微分不變量
6．1．5 雙色反射模型的微分不變量
6．1．6 完全彩色不變量小結
6．1．7 二維中的幾何彩色不變量
6．2 準不變量
6．2．1 雙色反射模型中的邊緣
6．2．2 光度變量和準不變量
6．2．3 準不變量與完全不變量的聯系
6．2．4 完全不變量和準不變量的局部化和鑒別能力
6．3 本章小結
第7章 基于機器學習的光度不變性
7．1 從多樣化的集合中學習
7．2 時域集合學習
7．3 為區域檢測學習彩色不變量
7．4 實驗
7．4．1 誤差測度
7．4．2 皮膚檢測：靜止圖像
7．4．3 視頻中的道路檢測
7．5 本章小結
第3部分 彩色恒常性
第8章 光源估計和色彩適應
8．1 光源估計
8．2 色彩適應
第9章 使用低層特征的彩色恒常性
9．1 通用灰色世界
9．2 灰色邊緣
9．3 基于物理的方法
9．4 本章小結
第10章 使用色域方法的彩色恒常性
10．1 使用導數結構的色域映射
10．1．1 對角偏移模型
10．1．2 像素值線性組合的色域映射
10．1．3 N-jet色域
10．2 色域映射算法的組合
10．2．1 組合可行集
10．2．2 組合算法輸出
10．3 本章小結
第11章 基于機器學習的彩色恒常性
11．1 概率方法
11．2 使用輸出統計的組合
11．3 使用自然圖像統計的組合
11．3．1 空間圖像結構
11．3．2 算法選擇
11．4 使用語義信息的方法
11．4．1 使用場景類別
11．4．2 使用高層視覺信息
11．5 本章小結
……
第4部分 彩色特征提取
第5部分 應用
引用指南
參考文獻
索引
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彩色計算機視覺:基礎與應用 作者簡介
章毓晉1989年獲比利時列日大學應用科學博士學位。1989年至1993年為荷蘭德爾夫特大學博士后及研究人員。從1993年到中國北京清華大學工作，1997年被聘為教授，1998年被評為博士生導師。2014年成為教學科研系列長聘教授。已編寫圖書40多本，包括翻譯出版了《彩色數字圖像處理》，《圖像處理基礎（第2版）》，《實用MATLIB圖像和視頻處理》，《計算機視覺基礎》。 主要科學研究領域為其積極倡導的圖像工程（圖像處理、圖像分析、圖像理解及其技術應用）和相關學科。已在國內外發表了500多篇圖像工程研究論文。 現為中國圖象圖形學學會副理事長；國際電氣電子工程師協會（IEEE）高級會員；國際光學工程協會（SPIE）會士（因在圖像工程方面的成就）。
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