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《视觉计算理论》这本书，在我看来，是一扇通往计算机视觉深度世界的窗户。它没有回避那些晦涩难懂的数学公式，而是用一种循序渐进、由浅入深的方式，将它们转化为易于理解的逻辑。我过去总是觉得，计算机视觉是人工智能领域里最“酷”的一个方向，但往往因为其背后庞大的数学基础而望而却步。 然而，这本书改变了我的看法。从傅里叶变换在图像滤波中的应用，到边缘检测算子（如Sobel、Canny）的工作原理，再到图像增强技术（如直方图均衡化）如何改善图像质量，作者都进行了非常细致的讲解。这些基础概念看似简单，但它们构成了后续更复杂算法的基石。我特别欣赏书中对于数学理论的解释，不仅仅是给出公式，更是阐述了这些公式的几何意义和物理含义，让我能够真正“理解”它们，而不是死记硬背。
评分《视觉计算理论》这本书，着实让我这个对计算机视觉领域充满好奇的读者大开眼界。在阅读之前，我对于“视觉计算”这个概念，只停留在比较表面的理解，觉得它大概就是让计算机“看”东西，然后做出反应。但这本书的出现，彻底颠覆了我的认知。它不仅仅是教会你如何让计算机识别图像中的猫猫狗狗，而是深入探讨了“看”这个行为背后的复杂计算过程。从最基础的光学原理，到复杂的几何投影，再到高级的机器学习算法，作者层层剥茧，将人类视觉系统的工作机制与计算机的计算模型巧妙地结合起来。 我尤其被书中对于相机模型和投影几何的阐述所吸引。理解了针孔相机模型，以及透视投影、平行投影等概念，再结合各种坐标系的转换，我才真正明白为什么我们看到的3D世界在2D图像上会呈现出那样的变形。书中举例说明了相机内参、外参的重要性，以及它们如何影响最终成像效果，这让我对摄影、3D建模甚至AR/VR技术有了更深层次的理解。更让我惊叹的是，作者并没有止步于静态图像，而是进一步探讨了多视角几何，例如对极几何、本质矩阵、基础矩阵等概念的介绍，让我明白了如何从两个不同视角的图像中恢复三维信息，这对于立体视觉、三维重建等前沿技术至关重要。
评分读完《视觉计算理论》，我感觉自己对视觉信息的处理有了质的飞跃。它不仅仅是给我提供了工具，更是让我理解了这些工具背后的“道”与“术”。 书中关于图像去噪和修复的部分，让我认识到，现实世界中的图像往往受到各种噪声的干扰，或者存在缺失的信息。如何有效地去除噪声，同时保留图像的有用信息，是很多应用中的关键。从简单的均值滤波、中值滤波，到更复杂的非局部均值去噪（NL-Means）和基于小波变换的去噪方法，书中都进行了细致的介绍。对于图像修复，如基于内容感知的填充（Content-Aware Fill），也让我看到，计算机如何通过学习周围区域的模式来“填补”图像中的空白区域，这是一种非常智能的图像处理方式，也让我对AI在内容生成领域的潜力有了更深的认识。
评分在翻阅《视觉计算理论》的过程中，我最深刻的感受是，它不仅仅是一本技术手册，更是一本哲学思考的启迪之书。书中关于“感知”与“认知”的界定，以及计算机如何模拟人类的视觉认知过程，让我反思了智能的本质。作者并没有简单地将视觉任务分解成一系列孤立的技术点，而是试图构建一个完整的框架，将从底层像素处理到高层语义理解的整个流程串联起来。 特别是在关于特征提取和匹配的部分，书中详细介绍了SIFT、SURF、ORB等经典的特征描述符，以及它们在应对尺度、旋转、光照变化时的鲁棒性。我过去也曾接触过这些算法，但从未如此深入地理解其背后的数学原理和设计思想。作者通过图文并茂的方式，生动地解释了如何从图像中提取具有辨识度的关键点，并用向量来描述这些关键点的局部信息。更重要的是，书中还探讨了特征匹配的策略，例如暴力匹配、FLANN匹配等，以及如何通过RANSAC等方法来去除误匹配，这对于稳定和准确地进行图像配准、目标跟踪至关重要。
评分我一直认为，一个好的技术书籍，不仅要讲“是什么”，更要讲“为什么”。《视觉计算理论》在这方面做得非常出色。它没有给我一种“拿来主义”的感觉，而是引导我去思考每一个技术背后的逻辑和权衡。 在书中关于图像分割的部分，我学习到了多种不同的方法，从传统的阈值分割、边缘分割，到基于区域的分割方法，再到后来提到的一些基于图论和优化的方法。书中对Watershed算法的介绍，让我看到了如何将图像分割问题转化为寻找“山脊”和“山谷”的问题。而对GrabCut等交互式分割算法的探讨，则让我看到了如何结合人类的先验知识来提高分割的准确性。这些不同的方法，各有优劣，适用于不同的场景，理解它们之间的联系和区别，比单纯掌握某个算法更为重要。
评分《视觉计算理论》这本书，让我对“计算”这个词有了更深刻的认识。它不仅仅是数字的堆砌，更是对现实世界信息的一种抽象、模拟和重构。在阅读书中关于运动估计和跟踪的部分时，我仿佛看到了计算机如何“捕捉”时间的流动。 书中关于光流法的介绍，让我明白了如何通过分析连续帧之间的像素位移来估计物体的运动。无论是Lucas-Kanade方法还是Horn-Schunck方法，作者都对其背后的数学推导进行了清晰的阐述。更重要的是，书中还讨论了运动估计在目标跟踪、视频稳定、手势识别等方面的应用，让我看到了这些理论的实际价值。我尤其对书中关于Kalman滤波在目标跟踪中的应用印象深刻，理解了如何利用预测和更新的循环过程，来估计目标在下一时刻的位置和状态，即使在有噪声干扰的情况下也能保持相对准确。
评分《视觉计算理论》这本书，让我对“视觉”的理解，从一个单一的感官体验，扩展到了一个复杂的计算过程。书中关于图像的颜色和纹理分析的部分，让我看到了计算机如何“感知”这些细微之处。 我特别关注了书中对颜色空间的讨论，如RGB、HSV、Lab等，以及它们在不同应用场景下的优劣。理解颜色空间的转换，对于进行颜色相关的图像处理任务，如颜色校正、颜色分割，甚至是风格迁移，都至关重要。同时，书中对纹理特征的提取和描述，例如Gabor滤波器、LBP（Local Binary Pattern）等，也让我明白了计算机如何捕捉图像的局部结构和重复模式。这些信息，对于图像分类、纹理合成、甚至医学图像分析，都提供了非常有价值的线索。
评分作为一名对深度学习在视觉领域应用充满兴趣的读者，《视觉计算理论》为我打下了坚实的基础。虽然书中大部分内容可能不是直接的深度学习模型，但它所阐述的底层原理，对于理解深度学习模型为何有效，以及如何设计更优的模型，起到了至关重要的作用。 我一直在思考，为什么卷积神经网络（CNN）能够如此成功地处理图像？这本书关于图像滤波、边缘检测、纹理分析的讲解，让我明白了CNN中的卷积层是如何模仿人类视觉皮层中的感受野，从而提取图像中的局部特征。书中对特征金字塔、尺度不变特征等概念的介绍，也与CNN中的多尺度特征提取的思想不谋而合。此外，书中关于图像变换、畸变校正的内容，也为理解数据增强技术提供了理论依据。
评分《视觉计算理论》这本书，对于我理解三维重建和SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）有着革命性的意义。我之前对这些概念的理解，大多停留在科幻电影的片段，觉得是十分高深莫测的技术。 但书中对多视图几何的深入讲解，例如如何利用多组图像恢复场景的三维结构，以及如何通过对极线搜索来匹配对应点，让我看到了其中的逻辑。对Bundle Adjustment（光束法调整）的介绍，更是让我明白，在复杂的场景中，如何对所有相机位姿和三维点进行联合优化，以获得最准确的结果。这些内容，无疑是理解SLAM技术的核心。SLAM技术如何在未知环境中同时定位自身位置并构建地图，其背后的计算流程，正是建立在这些扎实的视觉计算理论基础之上的。
评分从这本书中，我学到了很多关于计算机如何“理解”图像的奥秘。它不仅仅是识别物体，更是对图像中信息的一种深度挖掘和解析。 书中关于图像变换（如Hough变换）的讲解，让我明白了如何从图像的像素空间转换到参数空间，从而检测出特定的几何形状，例如直线、圆等。Hough变换检测直线的原理，通过将图像空间中的点映射到参数空间中的一条线上，而所有在参数空间相交于一点的线，对应着原始图像中的一条直线，这个“投票”机制非常巧妙。同样，Hough变换检测圆的原理，则是在三维的参数空间（圆心(a,b)和半径r）中进行投票。这些方法虽然经典，但它们所蕴含的数学思想，对于理解更现代的基于模型匹配的技术，依然具有重要的参考价值。
评分对视觉计算来说，是一个开篇之作了。不知道为什么，在国内没有再版了。很难买到，只有在国家图书馆才能借到。
评分应该算那时（20多年前）计算机视觉方面比较全面、从理论上进行分析的书。可惜作者英年早逝。
评分急待新版，marr的理论一点不过时，倒是翻译文本和纸张都该更新了
评分三层次理论。Marr
评分对视觉计算来说，是一个开篇之作了。不知道为什么，在国内没有再版了。很难买到，只有在国家图书馆才能借到。
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