基於序列圖像的視覺檢測理論與方法 pdf epub mobi txt 電子書下載在線閱讀 2026

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出版者:武漢大學

作者:張永軍

出品人:

頁數:148

译者:

出版時間:2008-12

價格:22.00元

裝幀:

isbn號碼:9787307066540

叢書系列:

圖書標籤:

計算機視覺
研究
視覺檢測
序列圖像
圖像處理
計算機視覺
模式識彆
深度學習
目標檢測
視頻分析
人工智能
機器學習

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具體描述

《基於序列圖像的視覺檢測理論與方法》係統地總結和闡述瞭基於序列圖像的工業零件視覺檢測理論、方法及其應用，簡要迴顧瞭攝影測量與計算機視覺的發展；分析瞭序列圖像幾何處理中所涉及的若乾關鍵技術及國內外研究現狀；介紹瞭相機的綫性和非綫性模型，討論瞭基本矩陣和三視張量的幾何意義及其計算方法；闡述瞭基於最小二乘模闆匹配的影像特徵點和直綫段的高精度提取算法；提齣基於二維直接綫性變換和平麵控製場的非量測數碼相機標定理論和算法；重點闡述瞭附加剛體變換的點、綫攝影測量模型，提齣利用點綫混閤攝影測量技術重建鈑金零件的精確三維模型；詳細討論瞭基於廣義點攝影測量的空間目標三維重建理論與方法；最後介紹瞭序列圖像在工業零件三維重建與視覺檢測中的具體應用，並就檢測精度和效率等方麵的問題進行瞭深入分析。

《像素的洞察：計算機視覺中的物體識彆技術》本書是一部關於計算機視覺領域物體識彆理論與實踐的深度探索。聚焦於如何讓計算機“看懂”並準確識彆圖像中的對象，本書係統梳理瞭從經典方法到前沿算法的演進脈絡，旨在為讀者構建一個全麵而紮實的知識體係。內容概覽：第一部分：基礎理論與預備知識在正式展開物體識彆的討論之前，本書首先為讀者奠定瞭堅實的理論基礎。數字圖像處理基礎：詳細介紹圖像的數字化過程，包括像素、灰度、顔色空間（RGB、HSV、YCbCr等）的錶示及其相互轉換。闡述圖像的幾何變換（平移、鏇轉、縮放、仿射變換）和灰度變換（亮度、對比度調整，直方圖均衡化），為後續特徵提取打下基礎。圖像濾波與增強：深入講解各種圖像濾波器的原理與應用，包括綫性濾波（高斯濾波、均值濾波）和非綫性濾波（中值濾波、雙邊濾波），以及它們在降噪和細節保留方麵的作用。討論邊緣檢測算子（Sobel、Prewitt、Canny）的原理及其在勾勒物體輪廓中的重要性。特徵提取的數學原理：介紹圖像特徵的概念，以及如何從原始像素數據中提取具有區分度的信息。重點講解梯度、角點、紋理等低級特徵的計算方法。初步引入局部不變性特徵的思想，為後續SIFT、SURF等算法鋪墊。第二部分：經典物體識彆方法本部分將詳細剖析早期但至今仍具重要意義的物體識彆方法，理解其設計思想和局限性。模闆匹配：講解基於模闆的匹配原理，包括歸一化相關係數匹配、平方差匹配等，以及在圖像變形和噪聲存在下的挑戰。幾何特徵匹配：深入介紹基於點、綫、輪廓等幾何特徵的匹配方法。重點闡述霍夫變換在檢測直綫、圓等簡單形狀中的應用，以及輪廓匹配在形狀識彆中的作用。視覺詞袋模型（Bag-of-Visual-Words, BoVW）：詳細講解BoVW模型的構建流程，包括局部特徵提取（SIFT, SURF等）、詞匯量構建（K-means聚類）、圖像錶示（直方圖）以及分類器的選擇（SVM等）。分析其在場景識彆和物體檢索中的優勢與不足。滑動窗口（Sliding Window）檢測器：闡述滑動窗口的基本思想，以及如何在圖像上以不同尺度和長寬比滑動窗口，並對每個窗口內的區域進行分類。討論其計算效率問題。第三部分：基於深度學習的物體識彆隨著深度學習的興起，計算機視覺領域發生瞭革命性的變革。本部分將聚焦於深度學習在物體識彆中的核心技術。捲積神經網絡（CNN）基礎：深入解析CNN的核心組件，包括捲積層（捲積核、感受野、步長、填充）、池化層（最大池化、平均池化）、激活函數（ReLU、Sigmoid、Tanh）以及全連接層。詳細講解CNN是如何從原始圖像中自動學習層次化特徵的。經典CNN架構：介紹並分析AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet等裏程碑式的CNN架構，理解它們的設計創新（如LeCun的LeNet、AlexNet的ReLU和Dropout、VGG的深度堆疊、GoogLeNet的Inception模塊、ResNet的殘差連接）及其對物體識彆性能的提升。目標檢測算法：兩階段檢測器：詳細講解R-CNN係列算法（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），包括區域提議網絡（RPN）的作用，以及如何利用CNN提取區域特徵並進行分類和迴歸。一階段檢測器：深入分析YOLO（You Only Look Once）係列和SSD（Single Shot MultiBox Detector）的原理，理解它們如何實現端到端的實時目標檢測，以及在速度和精度上的權衡。物體定位與邊界框迴歸：闡述如何精確地預測物體的邊界框（Bounding Box），包括迴歸的損失函數（Smooth L1 Loss、IoU Loss等）以及邊界框的編碼與解碼方式。數據增強技術：討論各種數據增強策略（翻轉、裁剪、鏇轉、色彩抖動、CutMix、Mosaic等）在提高模型泛化能力和魯棒性方麵的作用。模型訓練與優化：講解損失函數（交叉熵損失、分類損失、迴歸損失）、優化器（SGD、Adam、RMSprop）、學習率調度、批量歸一化（Batch Normalization）等在模型訓練過程中的關鍵技術。第四部分：進階主題與未來展望本部分將探討一些更前沿的物體識彆技術，以及該領域的未來發展方嚮。語義分割與實例分割：區分語義分割（像素級分類）與實例分割（區分同一類彆的不同實例），並介紹FCN、U-Net、Mask R-CNN等相關算法。注意力機製：講解注意力機製（Attention Mechanism）在提升模型對圖像關鍵區域關注度的作用，以及在物體識彆中的應用。 Transformer在視覺領域的應用：介紹Vision Transformer（ViT）等基於Transformer的視覺模型，分析其與CNN的區彆和優勢，以及在物體識彆任務中的潛力。模型部署與優化：討論將訓練好的模型部署到實際應用中的挑戰，包括模型壓縮、推理加速（TensorRT、OpenVINO等）以及移動端部署。倫理與挑戰：探討物體識彆技術在實際應用中可能麵臨的倫理問題（如偏見、隱私）以及技術上的挑戰（如遮擋、尺度變化、小目標檢測、實時性要求）。未來發展趨勢：展望物體識彆領域可能的新方嚮，如自監督學習、小樣本學習、零樣本學習、多模態融閤等。本書旨在為計算機視覺的初學者、研究人員和工程師提供一條清晰的學習路徑，從根本理解物體識彆的原理，掌握主流的技術方法，並能洞察該領域的未來發展。通過理論與實踐相結閤的講解，讀者將能夠獨立分析和解決實際的物體識彆問題。

作者簡介

張永軍，武漢大學教授，博士生導師。1975年3月齣生於內濛古。1997年本科畢業於原武漢測繪科技大學，2002年獲武漢大學工學博士學位。2003年曾在德國漢諾威大學進行客座研究，2004年破格晉升為副教授，2006年破格晉升為教授。2002年獲“王之卓創新人纔奬”一等奬，2003獲“湖北省第五屆優秀博士學位論文”奬，2006年獲“湖北省優秀自然科學論文”二等奬，2007年入選教育部“新世紀優秀人纔支持計劃”，2008年獲“湖北省自然科學三等奬”。主要從事數字攝影測量與遙感、計算機視覺等方麵的教學和研究工作，在多源影像數據聯閤區域網平差、衛星遙感影像的幾何處理與三維信息提取、低空攝影測量、數碼城市三維建模、工業零件高精度視覺檢測等方麵取得瞭較好成果。獨立研製的GPS／IMU輔助光束法區域網平差係統達到國際著名同類軟件相同水平。

主持和參加國傢863計劃、國傢自然科學基金、國傢科技支撐計劃及國傢973計劃等多項國傢級科研項目。以第一作者公開發錶學術論文30餘篇，其中SCI／EI／ISTP等收錄20餘篇。國傢863計劃和國傢自然科學基金通訊評審專傢，IEEE TGRS、IJGIS及CVIU等國際著名期刊及《測繪學報》、《武漢大學學，報（信息科學版）》、《遙感學報》等國內核心期刊通訊評審人。

目錄資訊

第1章緒論 1.1 攝影測量的發展與現狀 1.2 計算機立體視覺的發展與現狀 1.3 研究目標 1.4 本書的主要內容第2章相機標定、三維重建與視覺檢測研究進展 2.1 數碼相機標定研究進展 2.2 三維重建研究概述 2.3 視覺檢測研究與應用第3章相機模型與多視幾何 3.1 綫性相機模型 3.2 非綫性相機模型 3.3 雙視幾何 3.3.1 極綫幾何概述 3.3.2 基本矩陣的計算 3.3.3 基本矩陣的性質 3.4 三視幾何 3.4.1 三視張量概述 3.4.2 利用一般投影矩陣計算三視張量 3.4.3 三視張量的性質第4章影像特徵的自動提取 4.1 邊緣檢測概述 4.2 點特徵提取算子 4.2.1 Moravec算子 4.2.2 Forstner算子 4.2.3 Harris算子 4.3 綫特徵提取算子 4.3.1 基於一階微分的邊緣檢測算子 4.3.2 基於二階微分的邊緣檢測算子 4.3.3 高斯一拉普拉斯算子（LOG算子） 4.3.4 Canny算子 4.3.5 Hough變換 4.4 基於模闆匹配的格網點提取 4.5 基於模闆匹配的直綫段提取第5章基於平麵控製場的數碼相機標定 5.1 數碼相機標定的基本流程 5.2 利用同形矩陣分解數碼相機參數初值 5.2.1 同形矩陣的計算 5.2.2 內方位元素的求解 5.2.3 外方位元素的求解 5.2.4 外方位元素的變換 5.3 利用二維DLT分解數碼相機參數初值 5.3.1 二維DLT及內方位元素初值的求解 5.3.2 外方位元素初值的求解 5.4 光束法平差的數學模型 5.5 數碼相機標定的幾個相關問題 5.5.1 格網純繞z軸鏇轉時主點無法計算的證明 5.5.2 利用基本矩陣剔除粗差格網點 5.5.3 光束法平差的快速算法 5.6 數碼相機標定試驗與結果分析 5.6.1 同形矩陣數碼相機標定算法試驗 5.6.2 二維DLT數碼相機標定算法試驗第6章點綫混閤攝影測量與視覺檢測 6.1 點、綫混閤攝影測量基本流程 6.2 附加剛體變換的點攝影測量模型 6.2.1 物體坐標係與世界坐標係間的鏇轉平移變換 6.2.2 係統參數較大時的數學模型 6.2.3 係統參數較小時的數學模型 6.3 附加剛體變換的直綫攝影測量模型 6.3.1 誤差方程式的基本形式 6.3.2 基於距離的誤差方程式改化形式 6.3.3 直綫攝影測量按間接平差的數學模型 6.4 點、綫混閤攝影測量的相關問題 6.4.1 外方位元素初值的傳遞 6.4.2 利用三視張量剔除粗差直綫段 6.4.3 方差分量估計 6.4.4 係統參數的統計檢驗 6.4.5 病態矩陣的無偏解算方法 6.4.6 圖形條件較差像片的自動剔除第7章復雜形狀的三維重建 7.1 基於物方直接解的圓匹配與重建 7.1.1 鏇轉角初值的解算 7.1.2 物方直接解的數學模型 7.2 基於廣義點攝影測量的復雜形狀三維重建 7.2.1 廣義點攝影測量的數學模型 7.2.2 直綫段的三維重建 7.2.3 圓（圓弧）的三維重建 7.2.4 圓角矩形的三維重建 7.2.5 數學麯綫的三維重建第8章工業鈑金件視覺檢測係統試驗 8.1 視覺檢測係統的基本功能 8.2 數碼相機標定試驗 8.3 綫框模型的視覺檢測試驗 8.4 復雜形狀的視覺檢測試驗參考文獻
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讀後感

評分☆☆☆☆☆

用戶評價

评分☆☆☆☆☆

這本書的名字讓我聯想到的是一個完整的工程實踐藍圖。我希望它不僅僅是學術論文的堆砌，而是真正能指導工程師從零開始構建一個高性能視覺檢測係統的手冊。這包括數據預處理的標準流程、硬件選型對性能的影響，以及模型部署後的監控和維護策略。書中是否會詳細介紹不同開源框架（如PyTorch或TensorFlow）下實現這些先進方法的具體代碼結構和注意事項？對於數據標注工具的選擇和質量控製，以及如何處理實際生産環境中可能齣現的傳感器誤差和係統漂移等問題，這本書是否提供瞭實用的操作指南？我期望它能成為一本“從實驗室到生産綫”的橋梁書，提供一套經過驗證的、可復製的解決方案。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的興趣點在於其潛在的理論深度和方法論的嚴謹性。我希望能看到對序列建模基礎的詳盡闡述，例如循環神經網絡（RNN）的變體，如LSTM或GRU，在處理時間依賴性方麵的優勢與局限。更進一步，如果書中能討論如何將這些序列模型與空間特徵提取器（如ResNet或EfficientNet）進行有效地融閤，形成一個端到端的檢測框架，那將是非常有價值的。我尤其關注魯棒性問題，即模型在麵對噪聲、數據不平衡或對抗性攻擊時的錶現。書中是否會提供量化的評估指標和優化方法來增強模型的可靠性？此外，對於輕量化模型和邊緣計算部署的討論也是一個重要的考量，畢竟很多視覺檢測需要在資源受限的設備上實時運行。我期待看到一些關於模型壓縮技術，如知識蒸餾或權重剪枝的討論。

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名讓我聯想到瞭一係列關於計算機視覺和深度學習的尖端技術。我期待它能深入探討如何利用先進的算法，比如捲積神經網絡（CNN）或Transformer模型，來處理和解析視覺信息流。例如，它是否涵蓋瞭如何從視頻序列中提取時空特徵，這對於理解動態場景至關重要。我特彆希望能看到在目標跟蹤和動作識彆方麵的最新進展，比如如何有效地處理遮擋、光照變化和快速移動的物體。書中是否會介紹如何構建高效的數據集和訓練策略，以應對現實世界中復雜多變的檢測任務，也是我非常關心的部分。如果能結閤一些實際案例，比如自動駕駛中的行人檢測或者工業質檢中的瑕疵識彆，那就更完美瞭。我希望這本書不僅停留在理論層麵，還能提供實用的工程實現思路，讓讀者能夠將學到的知識應用到實際項目中去。

评分☆☆☆☆☆

作為一名研究人員，我更看重這本書在基礎理論上的貢獻。我希望它能深入探討圖像序列背後的數學原理，比如如何利用概率圖模型或貝葉斯方法來描述不確定性。如果書中能涵蓋對注意力機製（Attention Mechanism）在時序數據中應用的深入剖析，解釋其如何幫助網絡聚焦於關鍵幀或關鍵區域，那將極大地拓寬我的視野。此外，對於自監督學習或半監督學習在視覺序列數據上的應用，我非常感興趣。鑒於高質量標注序列數據的稀缺性，如何利用大量的未標注數據進行預訓練，從而提高下遊任務的性能，是一個亟待解決的問題。這本書是否能提供一套完整的理論框架和實驗驗證來支撐這些先進的學習範式？

评分☆☆☆☆☆

這本書的書名聽起來非常前沿，我猜想它會涉及很多關於“實時性”和“精度”之間權衡的議題。在視覺檢測領域，速度往往和準確性是對立的，因此，如何設計齣既快又準的算法是工業界追求的聖杯。我希望看到關於高效推理框架的介紹，比如TensorRT或OpenVINO的使用經驗。書中是否會介紹一些創新的檢測範式，比如一步到位（one-stage）檢測器（如YOLO係列）的最新迭代，或者兩步位（two-stage）檢測器（如Faster R-CNN）在序列數據上的優化策略？此外，對於小目標檢測和密集目標檢測的挑戰，這本書是否提供瞭獨特的解決方案？例如，多尺度特徵融閤的改進技術，或者基於上下文信息的增強策略。總之，我期待看到能直接提升實際性能的“乾貨”。

评分☆☆☆☆☆