计算机视觉：算法与应用（套装共2册） [Computer Vision:Algorithms and Applications] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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[美] 塞利斯基（Richard Szeliski） 著，艾海舟，兴军亮 等 译

图书标签:

• 计算机视觉
• 图像处理
• 模式识别
• 机器学习
• 深度学习
• 算法
• 应用
• 人工智能
• 数字图像
• 图像分析

出版社： 清华大学出版社

ISBN：9787302269151

版次：1

商品编码：11151621

品牌：清华大学

包装：平装

外文名称：Computer Vision:Algorithms and Applications

开本：16开

出版时间：2012-01-01

用纸：胶版纸

页数：665

套装数量：2

字数：102

编辑推荐

　　《计算机视觉：算法与应用》主题和特色：
　　编排结构有利于活跃课堂气氛，适合面向项目的课程，针对各种特定课程提供了《计算机视觉：算法与应用》使用提示各章末尾的习题着重强调对算法的测试，重点包含大量针对小型期中课题的建议。
　　附录中提供额外的补充材料和更详细的数学知识介绍，包括线性代数、数值方法和贝时斯估计理论完整的参考文献和各章的补充阅读，全面覆盖各个子领域的新研究进展和成果。

内容简介

　　《计算机视觉：算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术，描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例，兼顾专业的医学成像和图像编辑与拼接之类有趣的大众应用，以便学生能够将其应用于自己的照片和视频，从中获得成就感和乐趣。《计算机视觉：算法与应用》从科学的角度介绍基本的视觉问题，将成像过程的物理模型公式化，然后在此基础上生成对场景的逼真描述。作者还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。
　　《计算机视觉：算法与应用》作为本科生和研究生“计算机视觉”课程的理想教材，适合计算机和电子工程专业学生使用，重点介绍现实中行之有效的基本技术，通过大量应用和练习来鼓励学生大胆创新。此外，本书的精心设计和编排，使其可以作为计算机视觉领域中一本独特的基础技术参考和新研究成果文献。

作者简介

　　Richard Szeliski博士，计算机视觉领域的大师级人物，Szeliski博士在计算机视觉研究方面有25年以上的丰富经验，先后任职于DEC和微软研究院1996年，他在微软研究院任职期间，提出一种基于运动的全景图像拼接模型，采用L-M算法，通过求图像间的几何变换关系来进行图像匹配，此方法是图像拼接领域的经典算法，Richard Szel iski也因此成为图像拼接领域的奠基人。
　　
　　艾海舟博士，清华大学计算机系教授，IEEE高级会员和IEEE CS会员。先后于1985年、1988年和1991年获得清华大学工学学士、硕士和博士学位，博士论文荣获“1992年度清华大学优秀博士论文”奖1994-1996年，在比利时布鲁塞尔自由大学做博士后研究。目前，在清华大学教授“数字图像处理”和“计算机视觉”课程，研究方向为计算机视觉与模式识别。发表学术论文80余篇。

目录

第1章 概述
1.1 什么是计算机视觉？
1.2 简史
1.3 本书概述
1.4 课程大纲样例
1.5 标记法说明
1.6 扩展阅读

第2章 图像形成
2.1 几何基元和变换
2.1.1 几何基元
2.1.2 2D变换
2.1.3 3D变换
2.1.4 3D旋转
2.1.5 3D到2D投影
2.1.6 镜头畸变
2.2 光度测定学的图像形成
2.2.1 照明
2.2.2 反射和阴影
2.2.3 光学
2.3 数字摄像机
2.3.1 采样与混叠
2.3.2 色彩
2.3.3 压缩
2.4 补充阅读
2.5 习题

第3章 图像处理
3.1 点算子
3.1.1 像素变换
3.1.2 彩色变换
3.1.3 合成与抠图
3.1.4 直方图均衡化
3.1.5 应用：色调调整
3.2 线性滤波
3.2.1 可分离的滤波
3.2.2 线性滤波示例
3.2.3 带通和导向滤波器
3.3 更多的邻域算子
3.3.1 非线性滤波
3.3.2 形态学
3.3.3 距离变换
3.3.4 连通量
3.4 傅里叶变换
3.4.1 傅里叶变换对
3.4.2 二维傅里叶变换
3.4.3 维纳滤波
3.4.4 应用：锐化，模糊和去噪
3.5 金字塔与小波
3.5.1 插值
3.5.2 降采样
3.5.3 多分辨率表达
3.5.4 小波
3.5.5 应用：图像融合
3.6 几何变换
3.6.1 参数化变换
3.6.2 基于网格的卷绕
3.6.3 应用：基于特征的变形
3.7 全局优化
3.7.1 正则化
3.7.2 马尔科夫随机场
3.7.3 应用：图像的恢复
3.8 补充阅读
3.9 习题

第4章 特征检测与匹配
4.1 点和块
4.1.1 特征检测器
4.1.2 特征描述子
4.1.3 特征匹配
4.1.4 特征跟踪
4.1.5 应用：表演驱动的动画
4.2 边缘
4.2.1 边缘检测
4.2.2 边缘连接
4.2.3 应用：边缘编辑和增强
4.3 线条
4.3.1 逐次近似
4.3.2 Hough变换
4.3.3 消失点
4.3.4 应用：矩形检测
4.4 扩展阅读
4.5 习题

第5章 分割
5.1 活动轮廓
5.1.1 蛇行
5.1.2 动态蛇行和CONDENSATION
5.1.3 剪刀
5.1.4 水平集
5.1.5 应用：轮廓跟踪和转描机
5.2 分裂与归并
5.2.1 分水岭
5.2.2 区域分裂（区分式聚类）
5.2.3 区域归并（凝聚式聚类）
5.2.4 基于图的分割
5.2.5 概率聚集
5.3 均值移位和模态发现
5.3.1 k-均值和高斯混合
5.3.2 均值移位
5.4 规范图割
5.5 图割和基于能量的方法
5.6 补充阅读
5.7 习题

第6章 基于特征的配准
6.1 基于2D和3D特征的配准
6.1.1 使用最小二乘的2D配准
6.1.2 应用：全景图
6.1.3 迭代算法
6.1.4 鲁棒最小二乘和RANSAC
6.1.5 3D配准
6.2 姿态估计
6.2.1 线性算法
6.2.2 迭代算法
6.2.3 应用：增强现实
6.3 几何内参数标定
6.3.1 标定模式
6.3.2 消失点
6.3.3 应用：单视图测量学
6.3.4 旋转运动
6.3.5 径向畸变
6.4 补充阅读
6.5 习题

第7章 由运动到结构
7.1 三角测量
7.2 二视图由运动到结构
7.2.1 投影（未标定的）重建
7.2.2 自标定
7.2.3 应用：视图变形
7.3 因子分解
7.3.1 透视与投影因子分解
7.3.2 应用：稀疏3D模型提取
……
第8章 稠密运动估计
第9章 图像拼接
第10章 计算摄影学
第11章 立体视觉对应
第12章 3D重建
第13章 基于图像的绘制
第14章 识别
第15章 结语
附录A 线性代数与数值方法
附录B 贝叶斯建模与推断
附录C 补充材料
词汇表

前言/序言

《计算机视觉：算法与应用（套装共2册）》图书简介 第一卷：理论基础与核心算法 本卷深入探讨计算机视觉领域的核心理论与关键算法，为读者构建坚实的知识体系。从基础的图像形成原理、像素的几何变换、色彩空间转换，到人眼视觉感知模型，全面铺陈视觉信息的本质。 接着，我们将目光聚焦于图像的低级特征提取，包括边缘检测、角点检测、纹理分析等经典方法，并介绍SIFT、SURF等具有里程碑意义的尺度不变特征提取技术，揭示其背后的数学原理与实际应用。 在理解了图像特征之后，我们将深入研究图像的匹配与配准技术，包括基于特征点的匹配算法，如RANSAC等鲁棒估计方法，以及直接法和多视图几何在图像对齐中的应用，为三维重建和运动估计奠定基础。 本卷还将详细讲解立体视觉的原理，包括双目视觉的几何约束、视差计算方法（如块匹配、图割法）以及深度图的生成与后处理。此外，相机标定、手眼标定等关键技术也将得到深入阐述，为后续的三维重建和机器人视觉提供必要的支撑。 第二卷：高级应用与前沿技术 本卷在第一卷的基础上，将理论知识转化为实际应用，并介绍计算机视觉领域的前沿发展。我们将详细讲解目标检测与识别技术，涵盖传统的基于区域提议的方法（如R-CNN系列）以及更高效的单阶段检测器（如YOLO、SSD），并深入分析它们在行人检测、物体识别等任务中的优劣。 同时，语义分割与实例分割作为理解图像内容的重要手段，也将得到重点介绍。我们将探索全卷积网络（FCN）、U-Net等经典分割模型，以及Mask R-CNN等能够区分同类物体实例的先进技术，展示其在自动驾驶、医学影像分析等领域的强大能力。 运动估计与跟踪是另一项核心应用。本卷将讲解光流法、卡尔曼滤波、粒子滤波等经典跟踪算法，并深入探讨深度学习在目标跟踪领域的最新进展，如Siamese网络及其变体，以应对复杂的场景变化和遮挡问题。 三维重建技术将是本卷的重头戏之一。我们将回顾传统的SFM（Structure from Motion）和MVS（Multi-View Stereo）方法，并重点介绍基于深度学习的端到端三维重建方法，以及NeRF（Neural Radiance Fields）等代表性的新一代三维场景表示与渲染技术。 此外，本卷还将涵盖人脸识别、姿态估计、图像生成（GANs）、图像超分辨率、图像修复等热门应用领域，介绍相关的算法原理、技术挑战和最新研究成果。 本书集理论深度与应用广度于一体，旨在为从事计算机视觉研究、开发和应用的工程师、研究人员及学生提供全面、系统的指导。通过这两卷的学习，读者将能够深刻理解计算机视觉的核心思想，掌握主流的算法技术，并将其灵活应用于各种实际场景，探索计算机视觉的无限可能。

评分☆☆☆☆☆

这本书最让我感到惊喜的是，它对于一些看似“陈旧”的算法，依然能够给予非常深入和全面的讲解。我知道计算机视觉领域发展非常迅速，新的算法层出不穷。但是，理解那些经典算法的思想和原理，对于建立坚实的理论基础至关重要。这套书在这方面做得非常好，它并没有忽略那些在今天看来可能已经不是最前沿的算法，而是用严谨的态度去剖析它们。我特别喜欢它在讲解霍夫变换检测直线时，所给出的详细推导过程，以及对参数空间的选择和优化的讨论。这让我明白，即使是看似简单的算法，背后也蕴含着深刻的数学思想。而且，它对这些经典算法的讲解，也为我理解一些新的算法奠定了基础，因为很多新的算法都是在经典算法的基础上进行改进和演化的。这本书就像一位经验丰富的老师，他不会只教你最新的流行知识，而是会让你打下最坚实的根基。

评分☆☆☆☆☆

我得承认，这套书的阅读过程充满挑战，但正是这种挑战，让我学到了真正有用的东西。它不是那种可以“速成”的书籍，需要你投入时间和精力去理解每一个概念，去消化每一条公式。但是，当你真正理解了书中的内容时，你会发现自己对计算机视觉的理解上升到了一个新的层次。我尤其欣赏它在讲解一些高级主题，比如多视角几何和相机标定时，作者并没有回避其中的复杂性，而是选择了一种循序渐进、深入浅出的方式进行讲解。它会从最基本的投影几何出发，逐步引入齐次坐标、本质矩阵、基础矩阵等概念，让整个过程显得非常自然。而且，它对每个概念的解释都非常到位，不会留下模糊的空间。虽然我还需要反复阅读和练习才能完全掌握其中的内容，但我已经能够感受到，这套书为我打开了一扇通往计算机视觉深层世界的大门。

评分☆☆☆☆☆

让我印象深刻的是，这本书的作者在介绍算法时，总是能够站在读者的角度去思考。他们知道哪些地方是初学者容易感到困惑的，并且会提前给出详细的解释和铺垫。我之前在网上看过一些关于立体视觉的教程，但很多都让我一头雾水，感觉直接跳到了很深的理论。而这套书，从双目相机的几何原理开始，一步步讲解了视差的计算，再到匹配算法的选择和优化，整个过程都非常顺畅。它不仅仅是告诉你“是什么”，更重要的是告诉你“为什么”和“如何做”。我特别喜欢它在介绍一些经典算法时，会穿插一些历史背景和研究者的故事，这让原本枯燥的算法变得生动有趣起来。而且，书中提供的参考文献也为我进一步深入研究提供了方向。虽然我还在努力消化其中的内容，但我已经能感受到，这套书所带来的知识积累，将对我未来的学习和工作产生深远的影响。

评分☆☆☆☆☆

我一直觉得，计算机视觉的学习需要理论和实践的完美结合，而这套书在这方面做得非常出色。它既有严谨的数学推导，又有清晰的算法解释，更重要的是，它能够引导读者去思考这些算法的实际应用。我尤其喜欢它在讲解一些经典算法时，会提供一些“伪代码”式的描述，或者给出算法的核心步骤，这让我能够很容易地将其转化为自己的代码实现。例如，在学习光流法时，我曾经在网上找了很多资料，但都觉得不够系统。这本书则从最基本的概念开始，逐步推导出Lucas-Kanade算法，并且清晰地阐述了其假设和局限性，让我对光流的理解达到了一个新的高度。而且，它还提到了多种光流算法的变种和改进，让我能够了解到这个领域的研究进展。读完之后，我迫不及待地想去尝试用这些算法去解决一些实际问题。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我最直观的感受就是它的“硬核”实力。它不是那种哗众取宠的科普读物，也不是只讲解一些皮毛的应用。相反，它深入到计算机视觉的每一个核心算法的细节，从数学推导到算法复杂度，都讲得非常严谨。我之前在学校里学过一些相关的课程，但总觉得理解得不够透彻，尤其是在遇到一些复杂的数学公式时，常常会感到困惑。这本书的作者在这方面做得非常出色，他们会用清晰的语言解释每一个数学符号的含义，并给出相应的几何直观解释，这对于我这种数学基础相对薄弱的学习者来说，简直是福音。例如，在讲解卡尔曼滤波器的部分，作者不仅仅是给出了递归公式，更是详细解释了状态空间模型、预测和更新的物理意义，让我能够真正理解为什么这个滤波器能够有效地估计运动轨迹。而且，这本书的排版也非常清晰，公式和图示都得到了很好的配合，阅读起来不会觉得很吃力。虽然我还没有完全读完，但我已经感觉到，这套书将是我未来在计算机视觉领域深入研究的宝贵财富。

评分☆☆☆☆☆

我必须强调，这套书在理论的系统性和逻辑性上做得非常到位。它不是东拼西凑的知识集合，而是一条清晰的、贯穿始终的脉络。作者从最基本的图像处理概念出发，逐步引入更高级的视觉任务，让读者能够感受到整个领域的发展和演进。我特别欣赏它在讲解不同算法之间的联系时，所展现出的深度。例如，在讨论了特征提取后，它自然而然地引出了匹配和聚类，再到更高级的识别和跟踪。这种层层递进的结构，让我在学习过程中不会感到迷茫，而是能够清楚地知道自己所处的知识点在整个体系中的位置。而且，它对一些经典算法的阐述，也让我看到了计算机视觉领域是如何从最初的几何方法，一步步发展到统计方法，再到后来的机器学习方法。即使有些算法在今天可能已经被更先进的技术所取代，但理解它们是如何工作的，对于理解当前技术的发展脉络至关重要。这本书就像一本厚重的百科全书，但它又不像百科全书那样死板，而是充满了智慧和洞察力。

评分☆☆☆☆☆

坦白说，在我翻阅这套书之前，我对“算法”这个词总是有一种距离感，觉得它高高在上，难以理解。但这本书以一种极其友好的方式，将计算机视觉的算法剖析得淋漓尽致。它不仅仅是列出一堆公式，而是会用生动的比喻和图示来解释算法的原理。比如，在讲解图像配准时，它将不同图像之间的对应关系比喻成“寻找相似的指纹”，让我一下子就明白了配准的核心任务。而且，它对不同配准方法的优劣势分析，也让我能够根据不同的场景选择最合适的方法。我曾经尝试着去实现书中的一些算法，虽然过程中遇到了很多挑战，但每次当我能够成功运行一段算法，看到预期的结果时，都充满了巨大的成就感。这套书不仅仅是传授知识，更重要的是激发了我对计算机视觉的兴趣和热情。

评分☆☆☆☆☆

我得说，这套书的“实战性”虽然没有直接给出大量的代码，但它的启发性绝对是顶级的。作者在讲解每个算法的背后，都会提到其潜在的应用场景和优缺点。比如，在讨论图像分割时，它不仅讲解了区域生长、阈值分割等传统方法，还提到了图割等更高级的技术，并且暗示了它们在医学影像分析、目标提取等领域的应用。这种“点拨式”的教学方式，让我能够在学习理论的同时，就开始思考如何将这些知识应用到实际问题中。我曾经尝试着用书中的一些思路，去解决我在项目中遇到的一个图像识别难题，虽然最终没有完全照搬书里的方法，但它提供的那些基础算法和思想，无疑给了我巨大的灵感。而且，它对不同算法的比较分析，也让我能够根据具体的应用需求，选择最合适的算法。这本书就像一个经验丰富的工程师，不仅告诉你工具是什么，更告诉你如何用好这些工具。

评分☆☆☆☆☆

我必须说，这套书的深度和广度真的让我刮目相看。尤其是在第二卷，它深入探讨了计算机视觉中那些更具挑战性的问题，比如三维重建、物体识别、图像分割等等。这些内容对于我来说，曾经是遥不可及的“高阶”概念。然而，这本书的作者并没有让我感到畏惧，反而是通过循序渐进的讲解，让我能够逐步理解这些复杂的技术。它在讲解三维视觉部分时，从相机模型、立体视觉原理，到多视角几何，一步步构建起完整的知识体系。我特别喜欢它关于“Structure from Motion”的章节，它将稀疏和稠密的运动恢复分别进行讲解，并且详细阐述了各种优化方法，让我对如何从一系列二维图像中恢复出三维场景有了全新的认识。此外，在物体识别方面，它对传统方法和一些早期的深度学习方法都有涉及，让我能够了解到这个领域是如何一步步发展到今天的。虽然这本书的出版时间可能不是最新的，但它所阐述的那些核心算法和思想，依然是理解现代计算机视觉技术不可或缺的基础。读完之后，我感觉自己对这个领域有了更扎实的掌握，不再是停留在表面的了解，而是能够真正理解其背后的原理。

评分☆☆☆☆☆

这套书简直就是我入门计算机视觉的“圣经”！之前我对这个领域总是感觉云里雾里，理论和实践总觉得隔着一层纱。翻开第一卷，它就好像一把钥匙，啪嗒一下打开了我的认知大门。从最基础的图像形成原理，到光度和颜色空间，再到各种滤波和边缘检测的算法，它都讲得清晰透彻。我尤其喜欢它在讲解数学原理时，不是简单地丢出一堆公式，而是会一步步推导，甚至还会给出直观的几何解释，让人感觉豁然开朗。比如在讲到卷积这个概念时，我以前总是觉得是个黑盒子，不知道它到底在做什么。但看了这本书，它通过很多生动的例子，比如滤波器在图像上的滑动，如何提取特征，才让我真正理解了卷积的意义和威力。而且，这本书还有一个巨大的优点，就是它非常注重理论与实际的结合。每一章的后面几乎都会有一些算法的实现技巧或者应用场景的介绍，虽然没有直接给出代码，但那种启发性的引导，足以让我充满动力去自己动手实践。我曾经花了整整一个周末，对照书里的描述，用Python实现了几个简单的边缘检测算法，那种成就感无与伦比！它就像一个经验丰富的导师，耐心地引导你一步步探索这个迷人的领域，而不是简单地给你答案。

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好书，当工具书备着吧，纸质书比电子版好，电子版看书累眼

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好厚的书，查查用吧

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很厚，真滴厚，相当厚，所以开始认真学习吧！加油！

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双十一买了好多书，这半年有的看了，京东的活动真的挺好的，是爱书人的利好消息，值得表扬！

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这东西不错！！！！！！哈哈哈！！！十分推荐哦！！！！而且，最重要的就是，京东的的服务特别好！！！棒棒的！！！！！！

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看了一段时间，好好学习天天向上，登上人生巅峰迎娶白富美

评分☆☆☆☆☆

宝贝不错，送货速度也比较快，赞

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价格实惠，送货速度超快，爱上京东，最近得学习学习啦！书不错