Feature Extraction in Computer Vision and Image Processing pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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☆☆☆☆☆

出版者:Newnes

作者:Mark Nixon

出品人:

页数:256

译者:

出版时间:2002-01-09

价格:USD 51.95

装帧:Paperback

isbn号码:9780750650786

丛书系列:

图书标签:

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《图像的秘密：超越像素的探索》 本书将带领读者踏上一段深入探索图像世界奥秘的旅程，重点关注如何从视觉数据中提取有意义的信息，进而实现更高级的图像理解和应用。我们不只是关注图像的表面像素，更致力于揭示隐藏在像素背后，能够驱动智能系统、识别模式、理解场景的那些关键特征。 第一篇：视觉世界的基石——从像素到特征的蜕变 在这一篇中，我们将从最基础的像素层面出发，逐步构建起对图像特征的深刻理解。 像素的语言： 我们将首先审视像素作为图像最基本单元的特性，讨论颜色空间（如RGB, HSV, Lab）如何影响特征的表示，以及灰度图像如何简化信息但仍能保留重要的结构性线索。读者将了解像素值不仅仅是数字，它们蕴含着光照、材质、纹理等信息。 边缘的呼唤： 边缘是图像中最显著的结构性特征之一，它们标志着亮度、颜色或纹理的剧烈变化。我们将深入探讨各种边缘检测算子，如Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian of Gaussian (LoG) 和Canny边缘检测算法。您将学习它们的工作原理、数学基础，以及如何根据不同的应用场景选择最合适的算子，并理解噪声对边缘检测的影响以及如何进行抑制。 角落的焦点： 角落是图像中最稳定的特征点，它们通常是物体的关键顶点，对于物体识别和匹配至关重要。我们将介绍Harris角点检测、Shi-Tomasi角点检测等经典算法，理解它们如何通过分析局部灰度变化来定位角点，以及这些特征点的稳定性为何如此重要。 纹理的韵律： 纹理是图像表面的一种视觉模式，它能够反映物体的材质、表面特性以及局部结构。本章将介绍多种纹理描述方法，包括统计学方法（如灰度共生矩阵GSＭ）、结构学方法（如局部二值模式LBP）以及频率域方法。您将学习如何量化和比较不同区域的纹理，为材质识别和图像分类奠定基础。 第二篇：特征的提炼与表达——塑造可识别的视觉语言 本篇将聚焦于如何从原始的低级特征中提取更具表征能力、更能区分不同对象的特征，并探讨特征的表达方式。 尺度空间的奥秘： 许多重要的图像特征在不同的尺度下表现不同。我们将介绍尺度空间理论，特别是高斯差分（DoG）和拉普拉斯算子（LoG）如何用于在不同尺度上检测斑点、边缘和角点。您将了解尺度不变特征变换（SIFT）等算法如何利用尺度空间来提取对尺度、旋转和部分光照变化具有鲁棒性的特征点。 方向的信号： 图像中的梯度方向包含了丰富的局部结构信息。本章将深入探讨方向梯度直方图（HOG）特征，理解它如何通过对图像局部区域的梯度方向进行统计，来描述物体的形状和轮廓。您将学习HOG的构建流程，以及它在行人检测等任务中的成功应用。 局部描述符的魔力： 在识别和匹配任务中，仅仅找到特征点是不够的，还需要对这些特征点周围的局部图像区域进行描述。我们将介绍多种局部特征描述符，除了SIFT，还将探讨SURF、ORB等更快速高效的算法，理解它们如何通过局部纹理、梯度信息编码来生成具有区分度的特征向量，以及这些描述符在图像匹配、物体识别和3D重建中的作用。 全局特征的视角： 除了局部特征，有时也需要从全局的视角来理解图像。本章将介绍一些全局特征提取方法，例如颜色直方图、形状上下文等，它们能够捕捉图像整体的统计属性或空间关系，为图像检索和场景分类提供补充信息。 第三篇：特征的应用与未来——驱动智能视觉的引擎 在掌握了特征提取的核心技术后，本篇将展示这些特征如何在实际的计算机视觉和图像处理任务中发挥作用，并展望未来的发展方向。 物体识别的基石： 您将了解特征提取如何作为物体识别流程的关键前置步骤。我们将讨论如何将提取到的特征用于训练分类器（如支持向量机SVM、K近邻KNN），以及如何利用这些分类器来识别图像中的特定物体。 图像检索的利器： 掌握了强大的特征描述符，我们便能构建高效的图像检索系统。本章将介绍如何将图像转化为特征向量，并利用距离度量来搜索内容相似的图像，从而实现基于内容的图像检索（CBIR）。 场景理解的阶梯： 从单张图像中的物体识别到理解整个场景的布局和关系，特征提取同样扮演着重要角色。我们将探讨如何利用局部特征和它们的空间关系来推断场景的类别，或者识别场景中的关键元素。 超越经典：深度学习的崛起： 随着深度学习的飞速发展，卷积神经网络（CNN）已经成为特征提取的主流方法。本章将简要介绍CNN如何自动学习层次化的图像特征，从低级的边缘、纹理到高级的语义概念，以及这些自动学习的特征如何极大地提升了计算机视觉任务的性能。虽然本书不详述具体的深度学习模型，但将点明其在特征提取领域带来的革命性变化，并暗示未来的研究方向。 通过本书的学习，读者将不仅理解计算机视觉和图像处理中各种经典而重要的特征提取方法，更能深刻体会到如何通过精心设计的特征来“读懂”图像，从而为进一步开发更智能、更强大的视觉应用打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

这里居然还没人... 挺好一本书，不妨看看。其实cv的书有通病，就是讲得不清楚，不像machine learning data mining领域的，可能也是因为有些知识确实不好表达吧。所以我感到好苦逼，在CS系做CV不能去选ECE的CV课，只能自己留着眼泪默默啃书。 每章的引言写的很好，从语言到内...

评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

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评分☆☆☆☆☆

在我看来，一本优秀的技术书籍，应该能够引领读者一步步深入理解复杂的技术细节，而不是简单地罗列概念。这本书的标题，“Feature Extraction in Computer Vision and Image Processing”，听起来就非常有深度。我非常好奇它会如何处理不同粒度的特征提取。例如，从低级的像素级特征（如边缘、颜色直方图），到中级的局部区域特征（如SIFT、HOG），再到高级的语义特征（通过深度学习模型提取）。 我期待书中能够清晰地梳理出这些不同层级的特征，并阐述它们之间的关系以及如何在不同的应用中进行组合使用。例如，如何在图像分割任务中使用低级特征，如何在物体识别中使用中级特征，以及如何在场景理解中使用高级特征。如果书中还能讨论一些跨模态特征提取的思路，比如如何将图像特征与文本特征进行融合，那就更令人兴奋了。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对计算机视觉充满热情的学习者，我一直在寻找一本能够真正让我“学以致用”的书。这本书的题目，"Feature Extraction in Computer Vision and Image Processing"，准确地击中了我的痛点。我一直觉得，理论的海洋虽然广阔，但如果没有实践的船只，终究只是纸上谈兵。我非常期待这本书能够提供丰富的代码示例，最好是基于主流的深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch。通过这些代码，我希望能将书中讲解的理论知识转化为实际操作，亲手实现各种特征提取算法，并在真实数据集上进行验证。 我尤其希望书中能够包含一些实际应用的案例研究，例如目标检测、图像识别、物体跟踪等。通过这些案例，我希望能直观地看到特征提取在这些任务中的作用，以及如何根据不同的应用场景选择和调整特征提取方法。如果书中还能提供一些关于如何优化特征提取过程的技巧和策略，那就更好了，比如如何处理光照变化、尺度变化、旋转等问题，从而提高算法的鲁棒性。

评分☆☆☆☆☆

这本书的名字，"Feature Extraction in Computer Vision and Image Processing"，光是听着就让我眼前一亮。我一直在寻找一本能深入浅出地讲解计算机视觉和图像处理核心技术，特别是特征提取这一关键环节的著作。市场上这类书籍不少，但大多要么过于理论化，充斥着晦涩的数学公式，让人望而却步；要么过于浅显，停留在概念的介绍，缺乏实践指导。我期待这本书能够成为一座坚实的桥梁，连接起理论与实践，让我在理解抽象概念的同时，也能掌握实际操作的方法。 想象一下，当我翻开这本书，首先映入眼帘的是系统性的理论框架。它应该会从特征提取的根本目的出发，详细阐述为何我们需要提取特征，以及不同类型的特征（如边缘、角点、纹理、形状等）各自的优势和应用场景。我希望书中能够对经典的特征提取算法，例如SIFT、SURF、ORB等，进行详尽的剖析，不仅仅是给出算法的步骤，更重要的是解释其背后的数学原理和设计思想。通过对这些算法的深入理解，我希望能构建起一个坚实的理论基础，为后续更复杂的计算机视觉任务打下良好根基。

评分☆☆☆☆☆

我一直对“理解”图像这个概念非常着迷，而特征提取无疑是实现这一目标的关键所在。这本书的名字，"Feature Extraction in Computer Vision and Image Processing"，让我看到了通往理解的曙光。我非常期待它能深入探讨不同特征表示方法的优缺点，以及它们在不同应用场景下的适应性。 比如，对于那些对数学原理非常好奇的读者，我希望书中能够用清晰易懂的方式讲解诸如主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）等降维技术在特征提取中的应用，以及它们是如何揭示数据内在结构的。对于更侧重图像纹理分析的读者，我希望书中能详细介绍Gabor滤波器、LBP（Local Binary Pattern）等方法，并解释它们是如何捕捉局部纹理信息的。 当然，最让我期待的是，这本书能够引发我更深层次的思考，比如如何设计出更具泛化能力、对噪声和形变更鲁棒的特征。我希望能从中获得启发，不仅仅是掌握现有的技术，更能为未来的研究和开发打下坚实的基础。

评分☆☆☆☆☆

我一直对计算机视觉领域的前沿技术感到着迷，尤其是那些能够从海量图像数据中提取出有意义信息的“魔法”。这本书的名字，“Feature Extraction in Computer Vision and Image Processing”，正是我一直在寻找的。我希望这本书能够不仅仅停留在介绍经典的特征提取方法，更能涵盖一些新兴的技术和理念。 比如，在深度学习爆炸性发展的今天，我想了解基于卷积神经网络（CNN）的端到端特征提取是如何工作的，以及如何设计更有效的网络结构来学习更具判别力的特征。我也对注意力机制（Attention Mechanism）在特征提取中的应用非常感兴趣，希望书中能有相关的讲解，阐述它是如何帮助模型聚焦于图像的关键区域的。此外，如果能触及一些迁移学习（Transfer Learning）和领域自适应（Domain Adaptation）在特征提取中的应用，那将更是一本不可多得的宝藏。

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