Computer Vision - ACCV 2006 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:Springer

作者:Narayanan, P.; Narayanan, P. J.; Nayar, Shree K.

出品人:

页数:1016

译者:

出版时间:2006-02-23

价格:USD 119.00

装帧:Paperback

isbn号码:9783540312444

丛书系列:

图书标签:

• Computer Vision
• ACCV
• 2006
• Image Processing
• Pattern Recognition
• Artificial Intelligence
• Machine Learning
• Algorithms
• Conferences
• Scientific Computing
• Computer Science

计算机视觉：从理论基石到前沿应用 本书深入探讨计算机视觉领域的核心概念、经典算法与新兴技术，旨在为读者提供一个全面、系统的学习路径，涵盖从基础的图像处理到复杂的场景理解与三维重建。 第一部分：视觉的基石——图像表示与预处理 本部分聚焦于计算机视觉系统的输入层——图像的数学描述与准备工作。我们首先会详细解析数字图像的本质，包括像素的定义、色彩空间（如RGB、HSV、Lab）的转换及其在不同任务中的应用优势。重点讨论灰度化、直方图均衡化等基础增强技术，这些是后续复杂分析的基础。 随后，我们将进入到图像滤波与增强的核心。高斯平滑、均值滤波等空间域滤波器的数学原理与实际效果被深入剖析，用以抑制噪声。同时，为准备边缘检测，我们引入了频域滤波的概念，阐释傅里叶变换在图像处理中的作用。 边缘检测是理解图像结构的关键步骤。本书将对比经典的算子，如Sobel、Prewitt、Roberts算子，并详细介绍Canny边缘检测算法的优化流程，包括高斯平滑、非极大值抑制和双阈值连接，强调其在实际环境下的鲁棒性。 第二部分：几何与特征提取 计算机视觉的本质是将二维图像映射到三维世界，这要求我们理解相机的几何模型和图像中的稳定特征。 相机模型与标定： 本章系统阐述了小孔成像模型（Pinhole Camera Model），并扩展到考虑镜头畸变的更精确模型。我们将详细介绍相机标定的重要性，包括如何通过棋盘格等标定板获取内参矩阵和外参矩阵，这是精确测量和三维重建的前提。 图像变换与几何对应： 探讨了仿射变换和透视变换（单应性Homography）的数学表示。通过RANSAC（随机抽样一致性）等鲁棒估计方法，实现不同视角图像间特征点的准确匹配，这是图像拼接和运动恢复结构（SfM）的基础。 局部特征描述符： 本部分将深度聚焦于提取对尺度、旋转和光照变化不敏感的关键点和描述符。我们会详尽分析SIFT（尺度不变特征变换）和SURF（加速鲁棒特征）的内部机制，解释它们如何通过构建高斯差分金字塔和局部梯度直方图来保证描述符的稳定性。随后，我们也会介绍更新颖的描述符，如ORB，并讨论它们在实时系统中的性能权衡。 第三部分：结构、运动与三维重建 本部分将视觉从二维平面提升到三维空间。 立体视觉与深度估计： 详细解析了双目视觉系统的几何原理。内容涵盖了视差的定义、极线约束的几何意义。我们将深入比较块匹配算法（如SSD、NCC）与能量最小化方法（如Graph Cuts）在求解稠密视差图上的优劣。同时，本书也覆盖了由单目图像恢复深度信息的方法，如利用先验知识或学习模型。 运动估计与结构恢复： 阐述了如何从连续帧中估计相机的运动轨迹和场景的结构。我们将详细推导基本矩阵（Fundamental Matrix）和本质矩阵（Essential Matrix）的计算过程，并结合鲁棒估计方法，展示如何进行三维点云的初步重建（Structure from Motion, SfM）。对于动态场景，我们将探讨光流（Optical Flow）算法，从经典的Lucas-Kanade方法到更鲁棒的深度学习方法。 第四部分：图像分割与语义理解 将图像分解成有意义的区域并理解其内容是高级视觉任务的核心。 图像分割技术： 本章从传统方法入手，讲解了阈值分割、区域生长、分水岭算法的原理与局限性。随后，重点介绍基于能量最小化的活动轮廓模型（Active Contour Models，Snake）以及图论方法（如Graph Cut）在精确边界提取中的应用。 传统机器学习在分类中的应用： 在深度学习浪潮之前，视觉系统严重依赖精心设计的特征与分类器。本书将复习SVM（支持向量机）在线性与非线性分类中的应用，并详细介绍Viola-Jones人脸检测框架，解释Haar-like特征的构建、积分图的加速以及级联分类器的效率。 第五部分：深度学习在计算机视觉中的革命 本部分是全书的重点，系统梳理了近年来深度卷积神经网络（CNN）如何主导计算机视觉领域。 基础网络架构与训练： 详细介绍CNN的基本构建块：卷积层、池化层、激活函数（ReLU、Sigmoid等）以及全连接层。我们将剖析经典网络，如AlexNet、VGG、GoogLeNet（Inception）和ResNet（残差网络）的设计哲学，解释它们如何解决梯度消失和模型复杂度问题。训练部分将涵盖反向传播算法的细节、优化器（SGD、Adam）的选择与学习率调度策略。 高级视觉任务： 1. 目标检测： 对比两阶段（如R-CNN系列，包括Fast/Faster R-CNN）和单阶段（如YOLO系列、SSD）检测器的原理和速度-精度权衡。 2. 语义分割与实例分割： 深入探讨全卷积网络（FCN）及其衍生模型（如U-Net、DeepLab）如何实现像素级别的分类。对于实例分割，我们将介绍Mask R-CNN的工作原理。 3. 生成模型与风格迁移： 介绍生成对抗网络（GAN）的基本结构（Generator和Discriminator），并展示其在图像合成和风格迁移中的强大能力。 第六部分：前沿研究与系统集成 最后一部分展望了计算机视觉的未来方向，并讨论如何将理论转化为实际系统。 视觉SLAM与跟踪： 介绍同步定位与地图构建（SLAM）的基本挑战，重点对比基于滤波（EKF-SLAM）和基于优化的（Bundle Adjustment）后端方法。同时，介绍视觉惯性里程计（VIO）如何融合IMU数据以提高系统的鲁棒性。 可解释性与鲁棒性： 讨论深度学习模型的“黑箱”问题，介绍Grad-CAM、LIME等可视化工具，帮助理解模型决策过程。此外，我们将探讨对抗性攻击及其防御策略，强调构建安全可靠视觉系统的必要性。 系统实现与优化： 简要介绍如何利用GPU加速库（如CUDA）和深度学习框架（如PyTorch/TensorFlow）优化模型的推理速度，并讨论边缘计算设备上的模型部署挑战。

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