計算機視覺：算法與應用（套裝共2冊） [Computer Vision:Algorithms and Applications] 下載 mobi epub pdf 電子書 2024

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編輯推薦

　　《計算機視覺：算法與應用》主題和特色：
　　編排結構有利於活躍課堂氣氛，適閤麵嚮項目的課程，針對各種特定課程提供瞭《計算機視覺：算法與應用》使用提示各章末尾的習題著重強調對算法的測試，重點包含大量針對小型期中課題的建議。
　　附錄中提供額外的補充材料和更詳細的數學知識介紹，包括綫性代數、數值方法和貝時斯估計理論完整的參考文獻和各章的補充閱讀，全麵覆蓋各個子領域的新研究進展和成果。

內容簡介

　　《計算機視覺：算法與應用》探索瞭用於分析和解釋圖像的各種常用技術，描述瞭具有一定挑戰性的視覺應用方麵的成功實例，兼顧專業的醫學成像和圖像編輯與拼接之類有趣的大眾應用，以便學生能夠將其應用於自己的照片和視頻，從中獲得成就感和樂趣。《計算機視覺：算法與應用》從科學的角度介紹基本的視覺問題，將成像過程的物理模型公式化，然後在此基礎上生成對場景的逼真描述。作者還運用統計模型來分析和運用嚴格的工程方法來解決這些問題。
　　《計算機視覺：算法與應用》作為本科生和研究生“計算機視覺”課程的理想教材，適閤計算機和電子工程專業學生使用，重點介紹現實中行之有效的基本技術，通過大量應用和練習來鼓勵學生大膽創新。此外，本書的精心設計和編排，使其可以作為計算機視覺領域中一本獨特的基礎技術參考和新研究成果文獻。

作者簡介

　　Richard Szeliski博士，計算機視覺領域的大師級人物，Szeliski博士在計算機視覺研究方麵有25年以上的豐富經驗，先後任職於DEC和微軟研究院1996年，他在微軟研究院任職期間，提齣一種基於運動的全景圖像拼接模型，采用L-M算法，通過求圖像間的幾何變換關係來進行圖像匹配，此方法是圖像拼接領域的經典算法，Richard Szel iski也因此成為圖像拼接領域的奠基人。
　　
　　艾海舟博士，清華大學計算機係教授，IEEE高級會員和IEEE CS會員。先後於1985年、1988年和1991年獲得清華大學工學學士、碩士和博士學位，博士論文榮獲“1992年度清華大學優秀博士論文”奬1994-1996年，在比利時布魯塞爾自由大學做博士後研究。目前，在清華大學教授“數字圖像處理”和“計算機視覺”課程，研究方嚮為計算機視覺與模式識彆。發錶學術論文80餘篇。

目錄

第1章 概述
1.1 什麼是計算機視覺？
1.2 簡史
1.3 本書概述
1.4 課程大綱樣例
1.5 標記法說明
1.6 擴展閱讀

第2章 圖像形成
2.1 幾何基元和變換
2.1.1 幾何基元
2.1.2 2D變換
2.1.3 3D變換
2.1.4 3D鏇轉
2.1.5 3D到2D投影
2.1.6 鏡頭畸變
2.2 光度測定學的圖像形成
2.2.1 照明
2.2.2 反射和陰影
2.2.3 光學
2.3 數字攝像機
2.3.1 采樣與混疊
2.3.2 色彩
2.3.3 壓縮
2.4 補充閱讀
2.5 習題

第3章 圖像處理
3.1 點算子
3.1.1 像素變換
3.1.2 彩色變換
3.1.3 閤成與摳圖
3.1.4 直方圖均衡化
3.1.5 應用：色調調整
3.2 綫性濾波
3.2.1 可分離的濾波
3.2.2 綫性濾波示例
3.2.3 帶通和導嚮濾波器
3.3 更多的鄰域算子
3.3.1 非綫性濾波
3.3.2 形態學
3.3.3 距離變換
3.3.4 連通量
3.4 傅裏葉變換
3.4.1 傅裏葉變換對
3.4.2 二維傅裏葉變換
3.4.3 維納濾波
3.4.4 應用：銳化，模糊和去噪
3.5 金字塔與小波
3.5.1 插值
3.5.2 降采樣
3.5.3 多分辨率錶達
3.5.4 小波
3.5.5 應用：圖像融閤
3.6 幾何變換
3.6.1 參數化變換
3.6.2 基於網格的捲繞
3.6.3 應用：基於特徵的變形
3.7 全局優化
3.7.1 正則化
3.7.2 馬爾科夫隨機場
3.7.3 應用：圖像的恢復
3.8 補充閱讀
3.9 習題

第4章 特徵檢測與匹配
4.1 點和塊
4.1.1 特徵檢測器
4.1.2 特徵描述子
4.1.3 特徵匹配
4.1.4 特徵跟蹤
4.1.5 應用：錶演驅動的動畫
4.2 邊緣
4.2.1 邊緣檢測
4.2.2 邊緣連接
4.2.3 應用：邊緣編輯和增強
4.3 綫條
4.3.1 逐次近似
4.3.2 Hough變換
4.3.3 消失點
4.3.4 應用：矩形檢測
4.4 擴展閱讀
4.5 習題

第5章 分割
5.1 活動輪廓
5.1.1 蛇行
5.1.2 動態蛇行和CONDENSATION
5.1.3 剪刀
5.1.4 水平集
5.1.5 應用：輪廓跟蹤和轉描機
5.2 分裂與歸並
5.2.1 分水嶺
5.2.2 區域分裂（區分式聚類）
5.2.3 區域歸並（凝聚式聚類）
5.2.4 基於圖的分割
5.2.5 概率聚集
5.3 均值移位和模態發現
5.3.1 k-均值和高斯混閤
5.3.2 均值移位
5.4 規範圖割
5.5 圖割和基於能量的方法
5.6 補充閱讀
5.7 習題

第6章 基於特徵的配準
6.1 基於2D和3D特徵的配準
6.1.1 使用最小二乘的2D配準
6.1.2 應用：全景圖
6.1.3 迭代算法
6.1.4 魯棒最小二乘和RANSAC
6.1.5 3D配準
6.2 姿態估計
6.2.1 綫性算法
6.2.2 迭代算法
6.2.3 應用：增強現實
6.3 幾何內參數標定
6.3.1 標定模式
6.3.2 消失點
6.3.3 應用：單視圖測量學
6.3.4 鏇轉運動
6.3.5 徑嚮畸變
6.4 補充閱讀
6.5 習題

第7章 由運動到結構
7.1 三角測量
7.2 二視圖由運動到結構
7.2.1 投影（未標定的）重建
7.2.2 自標定
7.2.3 應用：視圖變形
7.3 因子分解
7.3.1 透視與投影因子分解
7.3.2 應用：稀疏3D模型提取
……
第8章 稠密運動估計
第9章 圖像拼接
第10章 計算攝影學
第11章 立體視覺對應
第12章 3D重建
第13章 基於圖像的繪製
第14章 識彆
第15章 結語
附錄A 綫性代數與數值方法
附錄B 貝葉斯建模與推斷
附錄C 補充材料
詞匯錶

前言/序言

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最權威、最經典的人工智能教材，已被全世界100多個國傢的1200多所大學用作教材。《世界著名計算機教材精選·人工智能:一種現代的方法(第3版)》的最新版全麵而係統地介紹瞭人工智能的理論和實踐，闡述瞭人工智能領域的核心內容，並深入介紹瞭各個主要的研究方嚮。全書分為七大部分：第Ⅰ部分“人工智能”，第Ⅱ部分“問題求解”，第Ⅲ部分“知識、推理與規劃”，第Ⅳ部分“不確定知識與推理”，第Ⅴ部分“學習”，第Ⅵ部分“通信、感知與行動”，第Ⅶ部分“結論”。《世界著名計算機教材精選·人工智能:一種現代的方法(第3版)》既詳細介紹瞭人工智能的基本概念、思想和算法，還描述瞭其各個研究方嚮最前沿的進展，同時收集整理瞭詳實的曆史文獻與事件。《世界著名計算機教材精選·人工智能:一種現代的方法(第3版)》適閤於不同層次和領域的研究人員及學生，是高等院校本科生和研究生人工智能課的首選教材，也是相關領域的科研與工程技術人員的重要參考書。

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