具体描述
单片机原理及应用，ISBN：9787502625788，作者：王沫楠、康维新
《数字图像处理与计算机视觉导论》 内容概要： 本书全面深入地介绍了数字图像处理与计算机视觉领域的基础理论、核心算法和典型应用。它旨在为读者构建一个坚实的知识体系，使其能够理解图像是如何被计算机“看到”和“理解”的，并掌握相关的技术手段来解决现实世界中的视觉问题。全书共分为十四章，内容循序渐进，从最基本的图像表示入手，逐步深入到复杂的图像分析与理解技术。 第一部分：数字图像处理基础 第一章：绪论 本章将首先定义数字图像和计算机视觉的概念，阐述它们在现代科技中的重要性与广泛应用场景，例如医学影像分析、自动驾驶、安防监控、虚拟现实等。 我们将回顾计算机视觉发展的历史脉络，介绍关键的里程碑事件和代表性技术。 接着，本章会详细介绍数字图像的形成过程，包括光照、反射、成像设备（相机、扫描仪）的原理，以及数字化的基本概念，如采样和量化。 最后，本章将概览本书的整体结构和各章节的主要内容，为读者提供一个清晰的学习路线图。 第二章：图像的数字表示与基本运算 本章聚焦于图像在计算机中的基本表示形式。我们将深入探讨灰度图像、二值图像和彩色图像的表示方法，包括像素、灰度级、颜色模型（RGB、HSV、CMYK等）及其转换。 将介绍常用的图像存储格式（BMP、JPEG、PNG等）及其特点。 随后，本章将讲解一系列基础的图像处理运算，这些运算是后续更复杂处理的基础。包括： 点运算： 像素值的变换，如亮度调整、对比度增强（直方图均衡化）、灰度变换函数（对数变换、幂律变换）等，以及阈值分割。 几何变换： 图像的缩放、旋转、平移、裁剪、仿射变换和透视变换，解释其数学原理和实现方法。 图像代数运算： 图像的加、减、乘、除等像素级运算，以及图像的混合（blending）。 第三章：图像增强 本章专注于提升图像的视觉质量，使其更适合人眼观察或后续处理。 空间域增强： 平滑滤波： 介绍线性滤波器（均值滤波）和非线性滤波器（中值滤波、高斯滤波），分析它们在去除噪声方面的优缺点。 锐化滤波： 讲解拉普拉斯算子、Sobel算子、Prewitt算子等边缘检测算子在增强图像细节和边缘方面的应用，以及高提升滤波等方法。 频率域增强： 介绍傅里叶变换在图像处理中的作用，解释低通滤波（用于平滑）和高通滤波（用于锐化）的原理。 讲解同态滤波，用于同时校正照明不均和增强细节。 我们将通过大量的实例对比不同增强方法的效果，并讨论在实际应用中如何选择合适的增强技术。 第四章：图像复原 本章探讨如何恢复因各种原因（如模糊、噪声）而失真的图像。 退化模型： 建立图像退化过程的数学模型，包括模糊模型（运动模糊、失焦模糊）和噪声模型（高斯噪声、椒盐噪声）。 逆滤波： 介绍最简单的退化复原方法，分析其局限性。 维纳滤波： 讲解在噪声存在情况下更有效的维纳滤波器的原理和应用，它能够权衡模糊和噪声的影响。 约束最小二乘滤波： 介绍另一种在噪声环境下有效的复原方法。 盲复原： 探讨在退化模型未知的情况下进行图像复原的技术，如迭代复原方法。 本章将重点分析不同复原算法的适用条件和性能评估。 第五章：彩色图像处理 本章扩展到彩色图像的处理技术。 彩色模型： 深入介绍各种彩色模型（RGB、HSI、CMYK等）的特性、转换方法以及它们在不同应用中的优势。 彩色图像增强： 讲解如何对彩色图像进行亮度、对比度、色调和饱和度等参数的调整。 彩色图像分割： 介绍基于颜色信息的分割技术，如阈值分割、区域生长、聚类分析等。 伪彩色处理： 讲解如何将灰度图像转换为伪彩色图像以增强视觉信息。 彩色图像滤波： 介绍如何将空间域和频率域的滤波技术应用于彩色图像。 第六章：图像分割 图像分割是将图像划分为不同区域（对象或背景）的关键步骤，是计算机视觉任务的基础。 基于阈值的分割： 详细介绍全局阈值和局部阈值分割方法，包括Otsu方法等自适应阈值技术。 区域分割： 讲解区域生长、区域分裂与合并等算法。 边缘检测： 回顾并深入分析各种边缘检测算子（Sobel, Prewitt, Canny, Laplacian of Gaussian, Difference of Gaussians）的原理、优缺点以及它们在边缘连接中的作用。 基于纹理的分割： 介绍使用纹理特征（如灰度共生矩阵GLCM、Gabor滤波器）进行图像分割的方法。 基于图论的分割： 探讨如图割（Graph Cut）等先进的分割技术。 深度学习在分割中的应用简介： 简要介绍卷积神经网络（CNN）在语义分割和实例分割中的最新进展（如U-Net, Mask R-CNN）。 第二部分：计算机视觉基础与进阶 第七章：特征提取与描述 本章是连接图像处理和计算机视觉理解的关键。我们将学习如何从图像中提取有意义的局部和全局特征。 点特征检测器： 介绍Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等特征点检测算法，分析它们的鲁棒性和不变性。 特征描述符： 讲解如何为检测到的特征点生成描述符，以便于匹配，包括SIFT描述符、SURF描述符、BRIEF描述符等。 线特征检测： 介绍Hough变换在检测直线、圆等几何形状中的应用。 区域特征： 介绍如何提取和描述图像中的区域特征，如颜色直方图、纹理特征等。 特征匹配： 讲解如何使用不同的匹配策略（如最近邻匹配、比率测试）来匹配两幅图像中的特征点，并讨论误匹配的剔除方法（如RANSAC）。 第八章：图像变换与几何关系 本章深入探讨图像间的几何关系以及相关的数学工具。 相机模型： 介绍针孔相机模型、相机内参、外参（旋转和平移）的概念，以及投影变换。 单应性（Homography）： 讲解单应性矩阵的概念、求解方法（如四点法、八点法）及其在图像配准、全景拼接中的应用。 基本矩阵（Fundamental Matrix）与本质矩阵（Essential Matrix）： 介绍它们在描述立体视觉中的对应关系，以及如何从匹配点中估计它们。 立体视觉： 讲解双目立体视觉的基本原理，包括视差计算、深度图的生成。 多视图几何： 简要介绍三维重建、SLAM（同步定位与地图构建）等领域中的多视图几何概念。 第九章：运动分析与目标跟踪 本章关注视频序列中的动态信息分析。 光流法： 详细介绍Lucas-Kanade光流算法（基于像素亮度守恒假设）和Horn-Schunck光流算法（考虑平滑性），以及全分辨率光流算法。 目标跟踪： 基于特征的跟踪： 如KLT（Kanade-Lucas-Tomasi）跟踪器。 基于模型/外观的跟踪： 如粒子滤波器（Particle Filter）、卡尔曼滤波器（Kalman Filter）、均值漂移（Mean Shift）跟踪。 基于深度学习的跟踪： 简要介绍Siamese网络等在现代跟踪器中的应用。 运动估计： 介绍如何通过连续帧分析来估计物体的运动轨迹。 运动补偿： 讲解运动补偿在视频压缩中的作用。 第十章：机器学习基础及其在图像识别中的应用 本章为后续的深度学习部分打下基础，并介绍传统的机器学习方法。 监督学习与无监督学习： 区分两种学习范式。 分类算法： 介绍支持向量机（SVM）、K近邻（KNN）、决策树、贝叶斯分类器等经典分类算法，并解释它们在图像分类任务中的应用。 聚类算法： 介绍K-Means、DBSCAN等聚类算法，用于图像分割或特征分组。 特征选择与降维： 介绍主成分分析（PCA）等降维技术。 模型评估： 讲解准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC曲线等评估指标。 第十一章：深度学习在计算机视觉中的革命 本章将重点介绍深度学习（尤其是卷积神经网络CNN）在计算机视觉领域带来的巨大变革。 神经网络基础： 简要回顾感知机、多层感知机（MLP）等基本概念。 卷积神经网络（CNN）： 卷积层： 解释卷积操作、卷积核（滤波器）、感受野、参数共享等核心概念。 激活函数： 介绍ReLU、Sigmoid、Tanh等激活函数及其作用。 池化层： 解释最大池化、平均池化等操作，以及它们的作用（降维、特征不变性）。 全连接层： 讲解其在分类任务中的作用。 典型CNN架构： 介绍LeNet-5、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等经典CNN网络结构，分析它们的设计思想和性能提升。 损失函数与优化器： 介绍交叉熵损失、SGD、Adam等优化算法。 第十二章：深度学习在图像识别与分类中的应用 本章将CNN的应用具体化到图像识别和分类任务。 大规模图像数据集： 介绍ImageNet、CIFAR-10等常用数据集。 迁移学习： 讲解如何利用预训练模型（如在ImageNet上训练好的模型）来加速和改进在小数据集上的分类任务，包括特征提取和微调（fine-tuning）。 数据增强技术： 介绍旋转、翻转、裁剪、颜色抖动等数据增强方法，用于扩充数据集和提高模型泛化能力。 目标检测： 两阶段检测器： 介绍R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 单阶段检测器： 介绍YOLO（You Only Look Once）系列、SSD（Single Shot MultiBox Detector）等，分析它们的实时性优势。 实例分割： 介绍Mask R-CNN等能够同时进行目标检测和像素级分割的网络。 第十三章：深度学习在图像生成与理解中的应用 本章将目光转向更高级的图像理解和生成任务。 生成对抗网络（GAN）： 详细介绍GAN的基本原理，包括生成器（Generator）和判别器（Discriminator）的对抗训练过程，以及其在图像生成、风格迁移、超分辨率等方面的应用。 图像字幕生成（Image Captioning）： 介绍如何结合CNN（用于图像特征提取）和RNN/Transformer（用于文本生成）来为图像生成描述性语句。 视觉问答（Visual Question Answering, VQA）： 介绍如何让模型理解图像内容并回答关于图像的问题。 图像风格迁移（Neural Style Transfer）： 讲解如何将一张图像的内容与另一张图像的风格相结合。 图像修复（Image Inpainting）： 介绍如何填充图像中的缺失区域。 第十四章：实际应用与未来展望 本章将前面介绍的技术融会贯通，展示计算机视觉在实际应用中的强大能力，并对未来发展趋势进行展望。 典型应用案例分析： 自动驾驶： 车辆检测、行人检测、车道线检测、场景理解。 医疗影像： 疾病诊断辅助、肿瘤检测、图像配准。 安防监控： 人脸识别、行为分析、异常事件检测。 增强现实/虚拟现实： 场景重建、物体跟踪、手势识别。 机器人视觉： 目标识别、导航、抓取。 伦理与挑战： 讨论计算机视觉在隐私、偏见、可解释性等方面面临的伦理问题和技术挑战。 未来发展方向： 探讨诸如少样本学习（Few-shot Learning）、零样本学习（Zero-shot Learning）、自监督学习（Self-supervised Learning）、三维视觉、具身智能（Embodied AI）等前沿研究方向。 学习建议： 为读者提供进一步学习和实践的建议，包括推荐的在线资源、开源库和数据集。 本书力求理论与实践相结合，每章都配有相应的算法原理讲解和算法流程描述，并通过伪代码或伪算法的形式辅助理解。对于关键算法，将结合其数学推导和直观解释。此外，书中会提及一些重要的开源计算机视觉库（如OpenCV, scikit-image, TensorFlow, PyTorch），鼓励读者动手实践，将理论知识转化为实际能力。通过对本书的学习，读者将能够深刻理解数字图像的奥秘，并掌握解决各种视觉挑战的强大工具。
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