2D 計算機視覺：原理、算法及應用 ( 簡體 字) |
| 作者：章毓晉 | 類別：1. -> 教材 -> 數位影像處理 |
| 譯者： |
| 出版社：電子工業出版社 |  3dWoo書號： 55173
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NT售價： 745 元 |
| 出版日：9/1/2021 |
| 頁數：400 |
| 光碟數：0 |
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| 印刷：黑白印刷 | 語系： ( 簡體 版 ) |
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| ISBN：9787121418686 |
| 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：計算機視覺是一門借助計算機來實現人類視覺功能的信息學科。本書是一本介紹2D計算機視覺基本原理、典型方法和實用技術的圖書，可為高等工科院校開設計算機視覺課程服務，讀者可在其后學習《3D計算機視覺：原理、算法及應用》。
本書在選材上主要覆蓋了計算機視覺的入門級內容，自成體系，主要針對信息類專業，同時兼顧了具有不同專業背景的學習者及自學讀者的需求。讀者既能據此解決實際應用中的具體問題，也能為進一步學習和研究計算機視覺高層技術打下基礎。
本書在編寫上比較注重實用性，沒有過多強調理論體系，盡量減少公式推導，著重介紹常用的方法。書中有較多的示例，能通過直觀的解釋幫助讀者理解抽象的概念。書末附有術語索引（正文中標為黑體），給出了對應的英文，方便讀者查閱及搜索相關資料。
本書提供了大量的自我檢測題（包括提示和答案）。從目的來說，一方面，這便于自學者判斷自己是否掌握了重點內容；另一方面，這便于教師開展網絡教學，在授課時加強師生互動。題目類型為選擇題，可用計算機方便地判斷正誤。從內容來看，很多題把基本概念換一種說法進行表達，補充了正文，使學習者能加深理解；有些題列出了一些相似但不相同（甚至含義相反）的描述，通過正反辯證思考，使學習者能深入領會本質。所有自我檢測題都附有提示，讀者可獲得更多的信息以進一步理解題目的含義。同時，在有提示的基礎上，如果讀者能在看到提示后完成自我檢測題，則表明基本掌握了學習內容；如果不看提示就能完成自我檢測題，則表明內容掌握得比較好。
本書從結構上看，包括13章正文、2個附錄及自我檢測題、自我檢測題答案、參考文獻和術語索引，在這19個一級標題下，共有81個二級標題（節），再之下有176個三級標題（小節）。全書共有文字（包括圖片、繪圖、表格、公式等）近50萬字，共有編了號的圖278個、表格30個、公式497個。為便于教學和理解，本書共給出示例121個，自我檢測題233道（全部附有提示和答案）。另外，書末列出了直接相關的100多篇參考文獻和用于索引的近400個術語（中英文對照）。
本書的先修課程知識涉及三個方面。一是數學，包括線性代數和矩陣理論，以及有關統計學、概率論和隨機建模的基礎知識；二是計算機科學，包括對計算機軟件技術的掌握、對計算機結構體系的理解，以及對計算機編程方法的應用；三是電子學，包括電子設備的特性原理及電路設計等內容。另外，建議讀者在學習完有關信號處理的課程后閱讀本書。
感謝出版社編輯的精心組稿、認真審閱和細心修改。
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
2020年暑假于書房
通信：清華大學電子工程系 |
內容簡介：本書主要內容圍繞2D計算機視覺展開，介紹了相關的基礎概念、基本原理、典型算法、實用技術和應用成果。本書可在其姊妹篇《3D計算機視覺：原理、算法及應用》前學習。 本書將從客觀場景出發到最后提取出目標信息的全過程分為4 個部分進行介紹。第1 部分是圖像采集，介紹了基礎的圖像采集表達技術；第2 部分是圖像（預）處理，介紹了一些基本的圖像處理技術；第3 部分是目標提取，介紹了從圖像處理到圖像分析的轉換技術；第4 部分是目標分析，介紹了擴展的圖像分析技術。書中除提供大量應用示例外，還針對每章的內容提供了自我檢測題（含提示并附有答案），并且給出了相關的參考文獻和術語索引（包括英文）。 |
目錄：第1章 計算機視覺基礎 1
1.1 視覺基礎 1
1.1.1 視覺 1
1.1.2 視感覺和視知覺 2
1.1.3 視覺過程 3
1.2 視覺和圖像 5
1.2.1 圖像和數字圖像 6
1.2.2 圖像和像素表示 7
1.2.3 圖像存儲與文件格式 8
1.2.4 圖像顯示和打印方法 12
1.3 視覺系統和圖像技術 14
1.3.1 視覺系統流程 15
1.3.2 圖像技術層次 15
1.3.3 圖像技術類別 16
1.4 本書架構和內容概況 17
1.4.1 結構框架和主要內容 17
1.4.2 各章概況 18
1.4.3 先修基礎 19
1.5 各節要點和進一步參考 20
第2章 2D圖像采集 22
2.1 采集裝置和性能指標 23
2.1.1 CCD傳感器 23
2.1.2 CMOS傳感器 24
2.1.3 常用性能指標 25
2.1.4 圖像采集流程 25
2.2 圖像亮度成像模型 26
2.2.1 光度學基礎 26
2.2.2 均勻照度 27
2.2.3 簡單亮度成像模型 29
2.3 圖像空間成像模型 30
2.3.1 投影成像幾何 30
2.3.2 基本成像模型 32
2.3.3 一般成像模型 34
2.4 采樣和量化 37
2.4.1 空間和幅度分辨率 37
2.4.2 圖像數據量與質量 39
2.5 像素之間的關系 43
2.5.1 像素鄰域及連通 43
2.5.2 像素間距離 44
2.6 各節要點和進一步參考 46
第3章 空域增強 47
3.1 圖像間運算 47
3.1.1 算術運算 48
3.1.2 邏輯運算 50
3.2 圖像灰度映射 51
3.2.1 圖像求反 51
3.2.2 對比度拉伸 52
3.2.3 動態范圍壓縮 53
3.3 直方圖均衡化 53
3.3.1 圖像直方圖 53
3.3.2 原理和步驟 55
3.4 直方圖規定化 57
3.4.1 原理和步驟 57
3.4.2 單映射規則和組映射規則 59
3.5 空域卷積增強 62
3.5.1 模板卷積 62
3.5.2 空域濾波 63
3.6 各節要點和進一步參考 67
第4章 頻域增強 69
4.1 傅里葉變換和頻域增強 70
4.1.1 傅里葉變換 70
4.1.2 傅里葉變換特性 71
4.1.3 頻域增強 72
4.2 頻域低通濾波器 73
4.2.1 理想低通濾波器 73
4.2.2 巴特沃斯低通濾波器 74
4.3 頻域高通濾波器 75
4.3.1 理想高通濾波器 76
4.3.2 巴特沃斯高通濾波器 76
4.4 帶通帶阻濾波器 77
4.4.1 帶通濾波器 78
4.4.2 帶阻濾波器 79
4.4.3 帶通濾波器和帶阻濾波器的聯系 80
4.4.4 陷波濾波器 81
4.4.5 交互消除周期噪聲 82
4.5 同態濾波器 84
4.5.1 同態濾波流程 84
4.5.2 同態濾波消噪 86
4.6 各節要點和進一步參考 86
第5章 圖像恢復 88
5.1 圖像退化模型 88
5.1.1 圖像退化模型 89
5.1.2 圖像退化模型性質 90
5.2 逆濾波 91
5.2.1 無約束恢復 91
5.2.2 逆濾波模型 92
5.3 維納濾波 93
5.3.1 有約束恢復 93
5.3.2 維納濾波器 94
5.4 幾何失真校正 95
5.4.1 空間變換 95
5.4.2 灰度插值 97
5.5 圖像修補 99
5.5.1 圖像修補原理 99
5.5.2 圖像修補示例 100
5.6 各節要點和進一步參考 103
第6章 彩色增強 105
6.1 彩色視覺 105
6.1.1 三基色和顏色表示 106
6.1.2 色度圖 107
6.2 彩色模型 109
6.2.1 RGB模型 109
6.2.2 HSI模型 110
6.2.3 從RGB轉換到HSI 111
6.2.4 從HSI轉換到RGB 111
6.3 偽彩色增強 113
6.3.1 亮度切割 113
6.3.2 從灰度到彩色的變換 114
6.3.3 頻域濾波 115
6.4 真彩色增強 115
6.4.1 單分量真彩色增強 116
6.4.2 全彩色增強 118
6.5 各節要點和進一步參考 119
第7章 圖像分割 121
7.1 定義和算法分類 122
7.1.1 圖像分割定義 122
7.1.2 圖像分割算法分類 123
7.2 微分邊緣檢測 124
7.2.1 微分邊緣檢測原理 124
7.2.2 空域微分算子 125
7.3 主動輪廓模型 129
7.3.1 主動輪廓 129
7.3.2 能量函數 130
7.4 閾值化分割 134
7.4.1 原理步驟 134
7.4.2 閾值選取 135
7.5 基于過渡區選取閾值 138
7.5.1 過渡區和有效平均梯度 138
7.5.2 有效平均梯度的極值點和過渡區邊界 139
7.5.3 閾值選取 140
7.6 區域生長 141
7.6.1 基本方法 141
7.6.2 問題和改進 143
7.7 各節要點和進一步參考 144
第8章 基元檢測 146
8.1 興趣點檢測 146
8.1.1 利用二階導數檢測角點 147
8.1.2 哈里斯興趣點算子 148
8.1.3 積分角點檢測 150
8.2 橢圓目標檢測 155
8.2.1 直徑二分法 155
8.2.2 弦?切線法 156
8.2.3 橢圓的其他參數 156
8.3 哈夫變換 158
8.3.1 點?線對偶性 158
8.3.2 計算步驟 159
8.3.3 極坐標方程 162
8.4 廣義哈夫變換 164
8.4.1 推廣原理 164
8.4.2 完整廣義哈夫變換 166
8.5 各節要點和進一步參考 168
第9章 目標表達 170
9.1 輪廓的鏈碼表達 170
9.1.1 鏈碼表達 171
9.1.2 鏈碼歸一化 172
9.2 輪廓標志 173
9.2.1 距離?角度標志 173
9.2.2 切線角?弧長標志 174
9.2.3 斜率?密度標志 174
9.2.4 距離?弧長標志 175
9.3 輪廓的多邊形近似 175
9.3.1 最小周長多邊形 176
9.3.2 聚合多邊形 176
9.3.3 分裂多邊形 177
9.4 目標的層次表達 178
9.4.1 四叉樹表達法 178
9.4.2 二叉樹表達法 180
9.5 目標的圍繞區域 180
9.5.1 外接盒 181
9.5.2 最小包圍長方形 182
9.5.3 凸包 182
9.6 目標的骨架表達 183
9.6.1 骨架和骨架點 183
9.6.2 骨架算法 184
9.7 各節要點和進一步參考 186
第10章 目標描述 188
10.1 輪廓基本描述參數 189
10.1.1 輪廓長度 189
10.1.2 輪廓直徑 190
10.1.3 斜率、曲率和角點 190
10.2 區域基本描述參數 191
10.2.1 區域面積 191
10.2.2 區域重心 192
10.2.3 區域灰度特性 192
10.3 輪廓的傅里葉描述 193
10.3.1 傅里葉輪廓描述符 193
10.3.2 傅里葉描述隨輪廓的變化 195
10.4 輪廓的小波描述 196
10.4.1 小波變換基礎 196
10.4.2 小波輪廓描述符 197
10.5 區域不變矩描述 199
10.5.1 中心矩 200
10.5.2 區域不變矩 201
10.5.3 區域仿射不變矩 202
10.6 目標關系描述 203
10.6.1 字符串描述 203
10.6.2 樹結構描述 205
10.7 各節要點和進一步參考 206
第11章 紋理描述 208
11.1 紋理的統計描述 208
11.1.1 共生矩陣 208
11.1.2 基于共生矩陣的紋理描述符 210
11.1.3 基于能量的紋理描述符 212
11.2 紋理的結構描述 213
11.2.1 結構法基礎 213
11.2.2 紋理鑲嵌 215
11.2.3 局部二值模式 216
11.3 紋理的頻譜描述 218
11.3.1 傅里葉頻譜 218
11.3.2 貝塞爾?傅里葉頻譜 220
11.4 各節要點和進一步參考 222
第12章 形狀描述 223
12.1 形狀緊湊性描述符 223
12.1.1 外觀比 224
12.1.2 形狀因子 224
12.1.3 偏心率 225
12.1.4 球狀性 227
12.1.5 圓形性 228
12.1.6 描述符比較 228
12.2 形狀復雜性描述符 229
12.2.1 形狀復雜性的簡單描述符 230
12.2.2 利用模糊圖的直方圖分析描述形狀復雜度 230
12.2.3 飽和度 231
12.3 基于離散曲率的描述符 232
12.3.1 曲率與幾何特征 232
12.3.2 離散曲率 233
12.3.3 離散曲率的計算 234
12.3.4 基于曲率的描述符 235
12.4 拓撲結構描述符 237
12.4.1 歐拉數 237
12.4.2 交叉數和連接數 238
12.5 各節要點和進一步參考 239
第13章 目標分類 241
13.1 不變量交叉比 241
13.1.1 交叉比 241
13.1.2 非共線點的不變量 244
13.1.3 對稱的交叉比函數 245
13.1.4 交叉比應用示例 246
13.2 統計模式分類 247
13.2.1 模式分類原理 248
13.2.2 最小距離分類器 248
13.2.3 最優統計分類器 250
13.2.4 自適應自舉 254
13.3 支持向量機 256
13.3.1 線性可分類 256
13.3.2 線性不可分類 258
13.4 各節要點和進一步參考 260
附錄A 二值數學形態學 262
A.1 基本集合定義 262
A.2 二值數學形態學基本運算 264
A.2.1 二值膨脹和腐蝕 264
A.2.2 二值開啟和閉合 268
A.3 二值數學形態學組合運算 270
A.3.1 擊中?擊不中變換 270
A.3.2 二值組合運算 272
A.4 二值數學形態學實用算法 277
A.4.1 噪聲濾除 277
A.4.2 角點檢測 278
A.4.3 輪廓提取 279
A.4.4 區域填充 279
A.4.5 目標檢測和定位 280
A.4.6 連通組元抽取 280
A.4.7 區域骨架提取 281
A.5 各節要點和進一步參考 284
附錄B 視覺恒常性 285
B.1 視覺恒常性理論 285
B.1.1 各種恒常性 285
B.1.2 視網膜皮層理論 287
B.2 圖像增強應用 288
B.2.1 霧天圖像增強 289
B.2.2 紅外圖像增強 290
B.3 各節要點和進一步參考 291
自我檢測題 292
自我檢測題答案 349
參考文獻 362
術語索引 371 |
| 序： |
