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出版者:电子工业出版社

作者:周长发

出品人:

页数:620

译者:

出版时间:2002-4

价格:58.00元

装帧:

isbn号码:9787505374188

丛书系列:

图书标签:

• Visual C++
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《数字图像处理与计算机视觉前沿技术解析》 内容提要： 本书深入探讨了现代数字图像处理与计算机视觉领域的核心理论、关键算法及其在实际工程中的应用。全书聚焦于从基础的图像获取、预处理，到复杂的高级视觉任务，如目标检测、场景重建和三维视觉，旨在为读者提供一个全面、深入且前沿的技术视野。我们摒弃了传统教材中对特定编程语言特性的过度依赖，转而着重于数学模型、算法逻辑的剖析与实现原理的阐述。 --- 第一部分：图像基础与信号处理的基石 (Foundations of Image Processing) 本部分为后续高级内容的学习奠定坚实的数学和信号处理基础。 第一章：数字图像的本质与采集系统 本章首先解析了光辐射、色彩模型（如 CIE XYZ, sRGB, Adobe RGB）与人眼视觉特性的关联。重点阐述了数字图像的采样与量化过程，分析了采样定理（如 Nyquist 准则）在图像采集中的应用与局限性。深入讨论了不同类型的图像传感器（CCD 与 CMOS）的工作原理、噪声源分析（如暗电流噪声、散粒噪声）及其对最终图像质量的影响。最后，对多光谱与高光谱成像的基本概念进行了概述。 第二章：图像变换与频域分析 本章是图像处理的核心理论支撑。详细介绍了傅里叶变换（2D DFT）在图像分析中的应用，包括其周期延拓、FFT 的高效实现及其在图像滤波中的作用。着重分析了卷积定理与相关定理，并讲解了如何利用频域实现对图像的周期性噪声抑制和周期性结构分析。随后，系统介绍小波变换（Wavelet Transform）的原理，包括多分辨率分析（MRA）和连续小波变换（CWT），并对比了小波去噪相对于传统频域滤波方法的优势，特别是在处理图像边缘信息方面的特性。 第三章：图像增强与复原的数学模型 本章聚焦于如何改善图像的视觉质量并消除退化。在增强方面，详述了空间域增强技术，如直方图均衡化（包括自适应的 CLAHE 算法）的原理和局限性。对于复原，则构建了图像退化模型 $g(x, y) = h(x, y) f(x, y) + n(x, y)$，并推导了维纳滤波（Wiener Filtering）的最小均方误差准则，详细分析了对退化函数 $h$ 估计准确度的依赖性。此外，还包含了盲解卷积（Blind Deconvolution）在消除运动模糊等未知退化时的前沿算法探讨。 --- 第二部分：结构分析与特征提取 (Structure Analysis and Feature Extraction) 本部分转向对图像内容进行结构化理解，提取有意义的视觉特征。 第四章：图像分割的高级技术 本章系统梳理了从经典到现代的图像分割方法。空间域方法包括阈值分割（Otsu's Method, Niblack's Adaptive Thresholding）的数学推导。重点深入讲解了基于能量函数的变分法，特别是主动轮廓模型（Active Contour Models, Snakes）的能量函数构建与梯度下降求解过程。此外，对基于图论的分割方法，如 Graph Cut（最小割/最大流）的原理进行了详细的数学建模，展示了其在复杂场景下保持区域一致性的能力。 第五章：边缘、角点与区域描述符 本章详细剖析了如何精确地定位图像中的关键结构。边缘检测方面，不仅回顾了 Sobel, Prewitt 算子，更侧重于尺度空间理论下的 Canny 边缘检测器，分析了高斯平滑、非极大值抑制和双阈值连接的内在联系。在特征点检测方面，深入对比了 Harris 角点、SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）和 SURF（Speeded Up Robust Features）的内在差异，特别是 SIFT 中构建的方向直方图和尺度空间的构建机制。区域描述方面，讲解了形状上下文（Shape Context）和 Zernike 矩在抵抗仿射变换方面的鲁棒性。 第六章：纹理分析与图像重建 纹理分析部分，重点研究了如何量化图像的重复模式。详述了灰度共生矩阵（GLCM）的计算及其统计特征（如能量、对比度、熵）。此外，引入了更具描述力的工具——随机场模型（如马尔可夫随机场 MRF）在纹理合成与分割中的应用。在图像重建（Image Synthesis）方面，探讨了基于块匹配（PatchMatch）的纹理合成算法，以及图像超分辨率（Super-Resolution）中基于稀疏表示的重建方法。 --- 第三部分：计算机视觉前沿与三维重建 (Advanced Vision and 3D Reconstruction) 本部分将视角拓展到对场景的几何和语义理解。 第七章：摄影几何与多视图视觉 本章是三维重建的基础。详细讲解了相机的内参矩阵 $K$ 和外参矩阵 $[R|t]$ 的标定过程，以及如何通过张正规化（Normalization）简化运算。核心内容是立体视觉的几何基础：对极几何。深入推导了本质矩阵 $E$ 和基础矩阵 $F$ 的几何约束，阐明了如何从多视图图像中恢复场景的相对姿态。最后，详细介绍了深度图的生成流程，包括块匹配算法（BM）的优化及其在视差图计算中的效率提升。 第八章：目标跟踪与运动分析 本章关注动态场景的分析。在目标跟踪方面，系统阐述了基于区域的跟踪方法（如均值漂移 Mean Shift）与基于特征的跟踪方法（如卡尔曼滤波/扩展卡尔曼滤波）。重点分析了粒子滤波（Particle Filter）在非线性、非高斯噪声环境下的鲁棒性。运动分析部分，探讨了光流法（Optical Flow），对比了 Lucas-Kanade 稀疏光流和 Horn-Schunck 全局光流的数学框架，并简要介绍了深度学习在运动估计中的应用潜力。 第九章：几何结构恢复与场景理解 本章探讨如何从二维图像中恢复真实世界的几何结构。详述了 Structure from Motion (SfM) 的整体流程，包括特征匹配、运动估计与三角测量。深入讲解了 Bundle Adjustment（束优化）作为全局优化的关键步骤，如何最小化重投影误差。此外，本章还包含了 SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）的基本原理介绍，包括滤波式 SLAM（EKF-SLAM）和基于优化的 SLAM 框架的差异与挑战。 --- 本书特色： 本书严格遵循“原理先行，应用辅助”的教学理念，所有算法均从其背后的数学原理出发进行推导和阐释。避免了对特定框架或库的过度依赖，确保读者掌握的核心知识能够灵活迁移至任何编程平台。丰富的数学推导和清晰的流程图，使复杂概念易于理解和掌握，是图像处理和计算机视觉领域研究人员及高级工程师的理想参考资料。

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