发表于2024-11-05
计算机视觉——一种现代方法(第二版) | ||
定价 | 95.00 | |
出版社 | 电子工业出版社 | |
版次 | 1 | |
出版时间 | 2017年07月 | |
开本 | 16开 | |
作者 | (美)David A. Forsyth(D. A. 福赛斯),(美)Jean Ponce(J. 泊斯) | |
装帧 | 平塑 | |
页数 | 520 | |
字数 | ||
ISBN编码 | 9787121276170 | |
重量 |
目录
第壹部分图像生成
第1章摄像机的几何模型
1.1图像成像
1.1.1针孔透视
1.1.2弱透视
1.1.3带镜头的照相机
1.1.4人的眼睛
1.2内参数和外参数
1.2.1刚体变换和齐次坐标
1.2.2内参数
1.2.3外参数
1.2.4透视投影矩阵
1.2.5弱透视投影矩阵
1.3照相机的几何标定
1.3.1使用线性方法对照相机进行标定
1.3.2使用非线性方法对照相机进行标定
1.4注释
习题
编程练习
第2章光照及阴影
2.1像素的亮度
2.1.1表面反射
2.1.2光源及其产生的效果
2.1.3朗伯+镜面反射模型
2.1.4面光源
2.2阴影的估算
2.2.1辐射校准和高动态范围图像
2.2.2镜面反射模型
2.2.3对亮度和照度的推理
2.2.4光度立体技术:从多幅阴影图像恢复形状
2.3对互反射进行建模
2.3.1源于区域光在一个块上的照度
2.3.2热辐射和存在性
2.3.3互反射模型
2.3.4互反射的定性性质
2.4一个阴影图像的形状
2.5注释
习题
编程练习
第3章颜色
3.1人类颜色感知
3.1.1颜色匹配
3.1.2颜色感受体
3.2颜色物理学
3.2.1颜色的来源
3.2.2表面颜色
3.3颜色表示
3.3.1线性颜色空间
3.3.2非线性颜色空间
3.4图像颜色的模型
3.4.1漫反射项
3.4.2镜面反射项
3.5基于颜色的推论
3.5.1用颜色发现镜面反射
3.5.2用颜色去除阴影
3.5.3颜色恒常性:从图像颜色获得表面颜色
3.6注释
习题
编程练习
第二部分早期视觉:使用一幅图像
第4章线性滤波
4.1线性滤波与卷积
4.1.1卷积
4.2移不变线性系统
4.2.1离散卷积
4.2.2连续卷积
4.2.3离散卷积的边缘效应
4.3空间频率和傅里叶变换
4.3.1傅里叶变换
4.4采样和混叠
4.4.1采样
4.4.2混叠
4.4.3平滑和重采样
4.5滤波器与模板
4.5.1卷积与点积
4.5.2基的改变
4.6技术:归一化相关和检测模式
4.6.1通过归一化相关检测手势的方法来控制电视机
4.7技术:尺度和图像金字塔
4.7.1高斯金字塔
4.7.2多尺度表示的应用
4.8注释
习题
编程练习
第5章局部图像特征
5.1计算图像梯度
5.1.1差分高斯滤波
5.2对图像梯度的表征
5.2.1基于梯度的边缘检测子
5.2.2方向
5.3查找角点和建立近邻
5.3.1查找角点
5.3.2采用尺度和方向构建近邻
5.4通过SIFT特征和HOG特征描述近邻
5.4.1SIFT特征
5.4.2HOG特征
5.5实际计算局部特征
5.6注释
习题
编程练习
第6章纹理
6.1利用滤波器进行局部纹理表征
6.1.1斑点和条纹
6.1.2从滤波器输出到纹理表征
6.1.3实际局部纹理表征
6.2通过纹理基元的池化纹理表征
6.2.1向量量化和纹理基元
6.2.2k均值聚类的向量量化
6.3纹理合成和对图像中的空洞进行填充
6.3.1通过局部模型采样进行合成
6.3.2填充图像中的空洞
6.4图像去噪
6.4.1非局部均值
6.4.2三维块匹配(BM3D)
6.4.3稀疏编码学习
6.4.4结果
6.5由纹理恢复形状
6.5.1在平面内由纹理恢复形状
6.5.2从弯曲表面的纹理恢复形状
6.6注释
习题
编程练习
第三部分低层视觉:使用多幅图像
第7章立体视觉
7.1双目摄像机的几何属性和对极约束
7.1.1对极几何
7.1.2本征矩阵
7.1.3基础矩阵
7.2双目重构
7.2.1图像矫正
7.3人类立体视觉
7.4双目融合的局部算法
7.4.1相关
7.4.2多尺度的边缘匹配
7.5双目融合的全局算法
7.5.1排序约束和动态规划
7.5.2平滑约束和基于图的组合优化
7.6使用多台摄像机
7.7应用:机器人导航
7.8注释
习题
编程练习
第8章从运动中恢复三维结构
8.1内部标定的透视摄像机
8.1.1问题的自然歧义性
8.1.2从两幅图像估计欧氏结构和运动
8.1.3从多幅图像估计欧氏结构和运动
8.2非标定的弱透视摄像机
8.2.1问题的自然歧义性
8.2.2从两幅图像恢复仿射结构和运动
8.2.3从多幅图像恢复仿射结构和运动
8.2.4从仿射到欧氏图像
8.3非标定的透视摄像机
8.3.1问题的自然歧义性
8.3.2从两幅图像恢复投影结构和运动
8.3.3从多幅图像恢复投影结构和运动
8.3.4从投影到欧氏图像
8.4注释
习题
编程练习
第四部分中层视觉方法
第9章基于聚类的分割方法
9.1人类视觉:分组和格式塔原理
9.2重要应用
9.2.1背景差分
9.2.2镜头的边界检测
9.2.3交互分割
9.2.4形成图像区域
9.3基于像素点聚类的图像分割
9.3.1基本的聚类方法
9.3.2分水岭算法
9.3.3使用k均值算法进行分割
9.3.4均值漂移:查找数据中的局部模型
9.3.5采用均值漂移进行聚类和分割
9.4分割、聚类和图论
9.4.1图论术语和相关事实
9.4.2根据图论进行凝聚式聚类
9.4.3根据图论进行分解式聚类
9.4.4归一化切割
9.5图像分割在实际中的应用
9.5.1对分割器的评估
9.6注释
习题
编程练习
第10章分组与模型拟合
10.1霍夫变换
10.1.1用霍夫变换拟合直线
10.1.2霍夫变换的使用
10.2拟合直线与平面
10.2.1拟合单一直线
10.2.2拟合平面
10.2.3拟合多条直线
10.3拟合曲线
10.4鲁棒性
10.4.1M估计法
10.4.2RANSAC:搜寻正常点
10.5用概率模型进行拟合
10.5.1数据缺失问题
10.5.2混合模型和隐含变量
10.5.3混合模型的EM算法
10.5.4EM算法的难点
10.6基于参数估计的运动分割
10.6.1光流和运动
10.6.2光流模型
10.6.3用分层法分割运动
10.7模型选择:哪个zui好
10.7.1利用交叉验证选择模型
10.8注释
习题
编程练习
第11章跟踪
11.1简单跟踪策略
11.1.1基于检测的跟踪
11.1.2基于匹配的平移跟踪
11.1.3使用仿射变换来确定匹配
11.2匹配跟踪
11.2.1匹配摘要表征
11.2.2流跟踪
11.3基于卡尔曼滤波器的线性动态模型跟踪
11.3.1线性测量值和线性动态模型
11.3.2卡尔曼滤波
11.3.3前向后向平滑
11.4数据相关
11.4.1卡尔曼滤波检测方法
11.4.2数据相关的关键方法
11.5粒子滤波
11.5.1概率分布的采样表示
11.5.2zui简单的粒子滤波器
11.5.3跟踪算法
11.5.4可行的粒子滤波器
11.5.5创建粒子滤波器中的粒子问题
11.6注释
习题
编程练习
第五部分高层视觉
第12章配准
12.1刚性物体配准
12.1.1迭代zui近点
12.1.2通过关联搜索转换关系
12.1.3应用:建立图像拼接
12.2基于模型的视觉:使用投影配准刚性物体
12.2.1验证:比较转换与渲染后的原图与目标图
12.3配准可形变目标
12.3.1使用主动外观模型对纹理进行变形
12.3.2实践中的主动外观模型
12.3.3应用:医疗成像系统中的配准
12.4注释
习题
编程练习
第13章平滑的表面及其轮廓
13.1微分几何的元素
13.1.1曲线
13.1.2表面
13.2表面轮廓几何学
13.2.1遮挡轮廓和图形轮廓
13.2.2图像轮廓的歧点和拐点
13.2.3Koenderink定理
13.3视觉事件:微分几何的补充
13.3.1高斯映射的几何关系
13.3.2渐近曲线
13.3.3渐近球面映射
13.3.4局部视觉事件
13.3.5双切射线流形
13.3.6多重局部视觉事件
13.3.7外观图
13.4注释
习题
第14章深度数据
14.1主动
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