圖像工程--下冊：圖像理解（第4版） ( 簡體 字) |
| 作者：章毓晉 | 類別：1. -> 教材 -> 數位影像處理 |
| 譯者： |
| 出版社：清華大學出版社 |  3dWoo書號： 49638
詢問書籍請說出此書號！【缺書】
NT售價： 445 元 |
| 出版日：8/1/2018 |
| 頁數：420 |
| 光碟數：0 |
|
站長推薦：  |
| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
| |
加入購物車  │加到我的最愛
(請先登入會員) |
| ISBN：9787302503613 |
| 作者序 | 譯者序 | 前言 | 內容簡介 | 目錄 | 序 |
| (簡體書上所述之下載連結耗時費功, 恕不適用在台灣, 若讀者需要請自行嘗試, 恕不保證) |
| 作者序： |
| 譯者序： |
前言：全套書第4版前言
這是《圖像工程》第4版，全套書仍分3冊，分別為《圖像工程（上冊）——圖像處理》《圖像工程（中冊）——圖像分析》和《圖像工程（下冊）——圖像理解》。它們全面介紹圖像工程的基礎概念、基本原理、典型方法、實用技術以及國際上相關內容研究的新成果。
《圖像工程》第3版也分3冊，名稱相同。上、中、下冊均在2012年出版，而2013年出版了《圖像工程》第3版的3冊合訂本。第3版至今已重印13次，總計3萬多冊。
《圖像工程》第2版也分3冊，名稱相同。上、中、下冊分別在2006年、2005年和2007年出版，2007年還出版了《圖像工程》第2版的3冊合訂本。第2版共重印18次，總計近7萬冊。
《圖像工程》第1版也分3冊，名稱分別為《圖像工程（上冊）——圖像處理和分析》《圖像工程（下冊）——圖像理解和計算機視覺》和《圖像工程（附冊）——教學參考及習題解答》。這3冊分別在1999年、2000年和2002年出版。第1版共重印27次，總計約11萬冊。
《圖像工程》的多次重印表明作者一直倡導的，為了對各種圖像技術進行綜合研究、集成應用而建立的整體框架——圖像工程——作為一門系統研究各種圖像理論、技術和應用的新的交叉學科得到了廣泛的認可，也在教學中得到大量使用。同時，隨著研究的深入和技術的發展，編寫新版的工作也逐漸提到議事日程上來。
第4版的編寫開始于2016年，是年暑假靜心構思了全套書的整體框架。其后，根據框架陸續收集了一些最新的相關書籍和文獻（包括印刷版和電子版），并仔細進行了閱讀和做了筆記。這為新版的編寫打下了一個堅實的基礎。期間，還結合以往課堂教學和學生反饋，對一些具體內容（包括習題）進行了整理和調整。第4版內容具有一定的深度和廣度，希望讀者通過本套書的學習，能夠獨立和全面地了解該領域的基本理論、技術、應用和發展。
第4版在編寫的方針上，仍如前3版那樣力求具有理論性、實用性、系統性、實時性； 在內容敘述上，力求理論概念嚴謹，論證簡明扼要。在內容方面，第4版基本保留了第3版中有代表性的經典內容，同時考慮圖像技術的飛速發展，還認真選取了近年的一些最新研究成果和得到廣泛使用的典型技術進行充實。這些新內容既參考了許多有關文獻，也結合了作者的一些研究工作和成果以及這些年來的教學教案。除每冊書增加一章全新內容外，還各增加了多個節和小節，并特別增加了許多例題，其中有些介紹新的選學內容，有些則從其他的角度來補充解釋已有的概念和方法。這些例題可根據課時安排、學生基礎等選擇使用，比較靈活。總體來說，第4版的內容覆蓋面更廣，介紹更全面細致，整體篇幅比第3版有約20%的增加。
第4版在具體結構和章節安排方面仍然保留了第3版的特點：
第一，各冊書均從第2章就開始介紹正式內容，更快進入主題。先修或預備內容分別安排在需要先修部分的同一章前部，從教學角度來說，更加實用，也突出了主線內容。
第二，除第1章緒論外，各冊書的正式內容仍都結合成4個主題相關的單元（并畫在封面上），每個單元都有具體說明，幫助選擇學習。全書有較強的系統性和結構性，也有利于復習考核。
第三，各章中的習題均只有少部分給出了解答，使教師可以更靈活地選擇布置。更多的習題和其余的習題解答將會放在出版社網站上，便于補充、改進。
第四，各冊書后均仍有主題索引（并給出了英文），這樣既方便在書中查找有關內容，又方便在網上查找有關文獻和解釋。
第4版還增加了一項新的舉措。書中的彩色圖片印刷后均為黑白的，但可以通過手機掃描圖片旁的二維碼，調出存放在出版社網站上的對應彩色圖片，獲得更多的信息和更好的觀察效果。
從1996年開始編寫《圖像工程》第1版以來至今已20多年。期間，作者與許多讀者（包括教師、學生、自學者等）有過各種形式的討論和交流，除了與一些同行面談外，許多人打來電話或發來電子郵件。這些討論和交流使作者獲得了許多寶貴的意見和建議，在編寫這4版中都起到了不可或缺的作用，特別是在解釋和描述的詳略方面都結合讀者反饋意見進行了調整，從而更加容易理解和學習。值得指出的是，書中還匯集了多年來不少聽課學生的貢獻，許多例題和練習題是在歷屆學生作業和課堂討論的基礎上提煉出來的，一些圖片還直接由學生幫助制作，在選材上也從學生的反饋中受到許多啟發。借此機會對他們一并表示衷心的感謝。
書中有相當內容基于作者和他人共同研究的成果，特別是歷年研究室的學生（按姓名拼音排序）： 卜莎莎、邊輝、蔡偉、陳權崎、陳挺、陳偉、陳正華、崔崟、程正東、戴聲揚、段菲、方慕園、馮上平、傅卓、高永英、葛菁華、侯樂天、胡浩基、黃英、黃翔宇、黃小明、賈波、賈超、賈慧星、姜帆、李佳童、李娟、李樂、李品一、李勍、李睿、李碩、李聞天、李相賢（LEE Sang Hyun）、李小鵬、李雪、梁含悅、劉寶弟、劉晨陽、劉峰、劉鍇、劉青棣、劉惟錦、劉曉旻、劉忠偉、陸海斌、陸志云、羅惠韜、羅沄、樸寅奎（PARK In Kyu）、錢宇飛、秦暄、秦垠峰、阮孟貴（NGUYEN Manh Quy）、賽義（Saeid BAGHERI）、沈斌、譚華春、湯達、王樹徽、王宇雄、王志國、王志明、王鐘緒、溫宇豪、文熙安（Tristan VINCENT）、吳高洪、吳緯、夏爾雷（Charley PAULUS）、向振、徐丹、徐楓、徐潔、徐培、徐寅、許翔宇、薛菲、薛景浩、嚴嚴、楊勁波、楊翔英、楊忠良、姚玉榮、游錢皓?、魚榮珍（EO Young Jin）、俞天利、于信男、袁靜、?亮、張寧、趙雪梅、鄭胤、周丹、朱施展、朱小青、朱云峰，博士后高立志、王懷穎以及進修教師崔京守（CHOI Jeong Swu）、郭紅偉、石俊生、楊衛平、曾萍萍、張貴倉等。第1版、第2版、第3版和第4版采用的圖表除作者本人制作的外，也包括他們在研究工作中收集和實驗得到的。該書應該說是多人合作成果的體現。
最后，感謝妻子何蕓、女兒章荷銘在各方面的理解和支持！
章毓晉
2018年元旦于書房 |
內容簡介：本書為《圖像工程》第4版的下冊，主要介紹圖像工程的第三層次——圖像理解的基本概念、基本原理、典型方法、實用技術以及國際上有關研究的新成果。
本書主要分為4個單元。第1單元（包含第2~5章）介紹圖像采集表達技術，其中第2章介紹攝像機成像模型和標定技術，第3章介紹壓縮感知理論及其在成像中的應用，第4章介紹采集含深度信息圖像的方法，第5章介紹各種表達3拟D景物的技術。第2單元（包含第6~9章）介紹景物重建技術，其中第6章介紹雙目立體視覺方法，第7章介紹多目立體視覺方法，第8章介紹從多幅圖像恢復景物的技術，第9章介紹從單幅圖像恢復景物的技術。第3單元（包含第10~12章）介紹場景解釋技術，其中第10章介紹知識表達和推理方法，第11章介紹目標和符號匹配技術，第12章介紹場景分析和語義解釋的內容。第4單元（包含第13~15章）介紹三個研究方向的示例，其中第13章介紹多傳感器圖像信息融合方法，第14章介紹基于內容的圖像和視頻檢索技術，第15章介紹時空行為理解的內容。書中的附錄介紹了有關視覺和視知覺的一些知識，與各章都有一些聯系。書中還提供大量例題、思考題和練習題，并對部分練習題提供了解答。書末還給出了主題索引。
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、計算機視覺等學科研究生專業基礎或專業課教材，也可供信息與通信工程、電子科學與技術、計算機科學與技術、測控技術與儀器、機器人自動化、生物醫學工程、光學、電子醫療設備研制、遙感、測繪和軍事偵察等領域的科技工作者參考。 |
目錄：第1章緒論
1．1圖像工程的發展
1．1．1基本概念和定義概括
1．1．2圖像技術發展情況回顧
1．2圖像理解及相關學科
1．2．1圖像理解
1．2．2計算機視覺
1．2．3其他相關學科
1．2．4圖像理解的應用領域
1．3圖像理解理論框架
1．3．1馬爾視覺計算理論
1．3．2對馬爾理論框架的改進
1．3．3關于馬爾重建理論的討論
1．3．4新理論框架的研究
1．4內容框架和特點
總結和復習
第1單元采集表達
第2章攝像機成像
2．1視覺過程
2．2攝像機成像模型
2．2．1基本攝像機模型
2．2．2近似投影模式
2．2．3一般攝像機模型
2．2．4通用成像模型
2．3攝像機標定
2．3．1標定程序和參數
2．3．2兩級標定法
2．4亮度成像
2．4．1光度學和光源
2．4．2從亮度到照度
總結和復習
第3章壓縮感知與成像
3．1壓縮感知概述
3．2稀疏表達
3．3測量矩陣及特性
3．3．1采樣/測量模型
3．3．2測量矩陣特性
3．4解碼重構
3．4．1重構原理
3．4．2測量矩陣的校準
3．4．3典型重構算法
3．5稀疏編碼與字典學習
3．5．1字典學習與矩陣分解
3．5．2非負矩陣分解
3．5．3端元提取
3．5．4稀疏編碼
3．6壓縮感知的成像應用
3．6．1單像素相機
3．6．2壓縮感知磁共振成像
總結和復習
第4章深度信息采集
4．1高維圖像和成像方式
4．1．1高維圖像種類
4．1．2本征圖像和非本征圖像
4．1．3深度成像方式
4．2雙目成像模式
4．2．1雙目橫向模式
4．2．2雙目會聚橫向模式
4．2．3雙目軸向模式
4．3深度圖像直接采集
4．3．1飛行時間法
4．3．2結構光法
4．3．3莫爾等高條紋法
4．3．4深度和亮度圖像同時采集
4．4顯微鏡3拟D分層成像
4．4．1景深和焦距
4．4．2顯微鏡3拟D成像
4．4．3共聚焦顯微鏡3拟D成像
總結和復習
第5章3拟D景物表達
5．1曲線和曲面的局部特征
5．1．1曲線局部特征
5．1．2曲面局部特征
5．23拟D表面表達
5．2．1參數表達
5．2．2表面朝向表達
5．3等值面的構造和表達
5．3．1行進立方體算法
5．3．2覆蓋算法
5．4從并行輪廓插值3拟D表面
5．53拟D實體表達
5．5．1基本表達方案
5．5．2廣義圓柱體表達
總結和復習
第2單元景物重建
第6章立體視覺：雙目
6．1立體視覺模塊
6．2基于區域的雙目立體匹配
6．2．1模板匹配
6．2．2立體匹配
6．3基于特征的雙目立體匹配
6．3．1基本步驟
6．3．2尺度不變特征變換
6．3．3加速魯棒性特征
6．3．4動態規劃匹配
6．4視差圖誤差檢測與校正
總結和復習
第7章立體視覺：多目
7．1水平多目立體匹配
7．1．1水平多目圖像
7．1．2倒距離
7．2正交三目立體匹配
7．2．1基本原理
7．2．2基于梯度分類的正交匹配
7．3多目立體匹配
7．3．1任意排列三目立體匹配
7．3．2正交多目立體匹配
7．4亞像素級視差計算
總結和復習
第8章景物恢復：多圖像
8．1單目景物恢復
8．2光度立體學
8．2．1景物亮度和圖像亮度
8．2．2表面反射特性和亮度
8．2．3景物表面朝向
8．2．4反射圖和亮度約束方程
8．2．5光度立體學求解
8．3從運動求取結構
8．3．1光流和運動場
8．3．2光流方程求解
8．3．3光流與表面取向
8．3．4光流與相對深度
總結和復習
第9章景物恢復：單圖像
9．1從影調恢復形狀
9．1．1影調與形狀
9．1．2亮度方程求解
9．2紋理與表面朝向
9．2．1單目成像和畸變
9．2．2由紋理變化恢復朝向
9．2．3檢測線段紋理消失點
9．2．4確定圖像外消失點
9．3由焦距確定深度
9．4根據三點透視估計位姿
總結和復習
第3單元場景解釋
第10章知識表達和推理
10．1知識基礎
10．2場景知識
10．2．1模型
10．2．2屬性超圖
10．2．3基于知識的建模
10．3過程知識
10．4知識表達
10．4．1知識表達要求
10．4．2知識表達類型
10．4．3圖像理解系統中的知識模塊
10．4．4基本知識表達方案
10．5邏輯系統
10．5．1謂詞演算規則
10．5．2利用定理證明來推理
10．6語義網
10．7產生式系統
總結和復習
第11章廣義匹配
11．1匹配概述
11．1．1匹配策略和類別
11．1．2匹配和配準
11．1．3匹配評價
11．2目標匹配
11．2．1匹配的度量
11．2．2對應點匹配
11．2．3字符串匹配
11．2．4慣量等效橢圓匹配
11．2．5形狀矩陣匹配
11．3動態模式匹配
11．4關系匹配
11．5圖同構匹配
11．5．1圖論簡介
11．5．2圖同構和匹配
11．6線條圖標記和匹配
總結和復習
第12章場景分析和語義解釋
12．1場景理解概述
12．2模糊推理
12．2．1模糊集和模糊運算
12．2．2模糊推理方法
12．3遺傳算法圖像解釋
12．3．1遺傳算法原理
12．3．2語義分割和解釋
12．4場景目標標記
12．5場景分類
12．5．1詞袋/特征包模型
12．5．2pLSA模型
12．5．3LDA模型
總結和復習
第4單元研究示例
第13章多傳感器圖像信息融合
13．1信息融合概述
13．2圖像融合
13．2．1圖像融合的主要步驟
13．2．2圖像融合的三個層次
13．2．3圖像融合效果評價
13．3像素級融合方法
13．3．1基本融合方法
13．3．2融合方法的結合
13．3．3小波融合時的最佳分解層數
13．3．4壓縮感知圖像融合
13．3．5像素級融合示例
13．4特征級和決策級融合方法
13．4．1貝葉斯法
13．4．2證據推理法
13．4．3粗糙集理論法
總結和復習
第14章基于內容的圖像和視頻檢索
14．1圖像和視頻檢索原理
14．2視覺特征的匹配和檢索
14．2．1顏色特征匹配
14．2．2紋理特征計算
14．2．3多尺度形狀特征
14．2．4綜合特征檢索
14．3基于運動特征的視頻檢索
14．3．1全局運動特征
14．3．2局部運動特征
14．4視頻節目分析和索引
14．4．1新聞視頻結構化
14．4．2體育比賽視頻排序
14．4．3家庭錄像視頻組織
14．5語義分類檢索
14．5．1基于視覺關鍵詞的圖像分類
14．5．2高層語義與氣氛
總結和復習
第15章時空行為理解
15．1時空技術
15．2時空興趣點
15．3動態軌跡學習和分析
15．3．1自動場景建模
15．3．2學習路徑
15．3．3自動活動分析
15．4動作分類和識別
15．4．1動作分類
15．4．2動作識別
15．5活動和行為建模
15．5．1動作建模
15．5．2活動建模和識別
15．6主體與動作聯合建模
15．6．1單標簽主體拟動作識別
15．6．2多標簽主體拟動作識別
15．6．3主體拟動作語義分割
總結和復習
附錄A視覺和視知覺
A.1視知覺概述
A.2視覺特性
A.2．1視覺的空間特性
A.2．2視覺的時間特性
A.2．3視覺的亮度特性
A.3形狀知覺
A.3．1輪廓
A.3．2圖形和背景
A.3．3幾何圖形錯覺
A.4空間知覺
A.4．1非視覺性深度線索
A.4．2雙目深度線索
A.4．3單目深度線索
A.5運動知覺
部分思考題和練習題解答
參考文獻
主題索引
|
| 序： |
