图像局部不变性特征与描述 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:国防工业出版社

作者:王永明

出品人:

页数:203

译者:

出版时间:2010-4

价格:35.00元

装帧:

isbn号码:9787118067392

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• 图像处理
• 计算机视觉
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计算机视觉核心：边缘检测、纹理分析与场景理解 作者： [此处留空，以模拟专业书籍的风格] 出版社： [此处留空，以模拟专业书籍的风格] --- 内容概要 本书深入探讨了计算机视觉领域中，那些独立于特定对象识别任务，但对于构建鲁棒视觉系统的基础性技术。我们专注于如何让机器“看懂”图像的底层结构，而非仅仅停留在高级语义的标签层面。全书内容围绕图像的几何特征提取、信息量化以及场景的结构化描述三大核心支柱展开。 本书旨在为从事机器视觉、模式识别、遥感图像处理以及机器人导航的工程师和研究人员提供一套全面、深入且具有实践指导意义的理论框架和算法实现细节。 --- 第一部分：图像的几何基础与信息量化 本部分着重于如何从像素数据中提取出具有数学意义的局部结构信息，这是后续复杂分析的基石。 第一章：数字图像的表示与预处理 本章首先回顾了数字图像的数学模型，包括灰度图像、彩色图像的色彩空间转换（如RGB到HSV/Lab空间）及其在特征提取中的适用性。重点讲解了去噪技术在保护边缘信息方面的挑战与对策。我们将详细分析不同滤波器（如高斯平滑、中值滤波）对图像细节的影响，并引入非局部均值（NLM）滤波作为高级去噪方法的原理与实现。 第二章：经典边缘检测理论与实现 边缘是图像中最显著的边界信息载体。本章彻底剖析了梯度理论在边缘定位中的应用。 一阶导数算子： 详细对比了Sobel、Prewitt算子在不同噪声环境下的性能差异。 二阶导数与零交叉： 深入探讨了Laplacian算子的局限性，并重点阐述了Marr-Hildreth (LoG) 算子的理论基础，即利用高斯平滑来控制尺度空间，并通过零交叉来确定边缘位置。 尺度空间理论的引入： 阐述了如何通过改变高斯核的标准差（$sigma$）来适应不同尺度的边缘，强调尺度选择对特征提取稳定性的决定性影响。 第三章：图像梯度与方向场的精细刻画 本章超越了简单的边缘幅值计算，转向对局部梯度方向的精确建模。 方向场构建： 分析了如何利用局部邻域的梯度信息构建出局部梯度方向的概率分布模型。 局部二阶矩分析： 介绍如何计算和分析图像的灰度二阶导数张量（Hessian 矩阵的变体），利用特征值和特征向量来区分角点、线段和斑点等基本结构元素。 局部能量最小化方法： 介绍如何将边缘检测视为一个能量最小化问题，例如基于活动轮廓（Snakes）模型中，梯度信息如何作为驱动力引导轮廓向边缘移动。 --- 第二部分：纹理分析与区域描述符 纹理是描述图像表面重复或随机结构的重要手段。本部分关注如何量化和描述这些重复模式。 第四章：基于统计学的纹理描述 本章聚焦于利用统计量来捕捉纹理的随机特性。 灰度共生矩阵（GLCM）： 全面解析GLCM的构建过程，以及如何从中提取对比度、能量、同质性、熵等十余种描述符。重点讨论GLCM在遥感分类和医学图像分析中的应用局限性。 灰度游程长度（GLRLM）与灰度游程链（GLSCM）： 介绍这些矩阵如何描述纹理的粗糙度和平坦度，尤其适用于具有特定方向性纹理的分析。 一阶和二阶矩的统计描述： 讨论局部方差、偏度和峰度如何作为纹理特征向量的组成部分。 第五章：基于频谱的纹理分析 本章转向频域，利用傅里叶变换来分析纹理的周期性。 傅里叶变换（FT）与功率谱： 分析二维离散傅里叶变换（DFT）的性质，如何通过观察功率谱的能量分布来识别图像中的周期性结构（如网格或条纹）。 Gabor 滤波器组： 详细介绍Gabor滤波器作为一种方向和频率选择性滤波器的构建原理。讨论如何设计一个滤波器组来捕捉不同尺度、不同方向上的纹理信息，并将其输出向量化作为纹理特征。 小波变换在多分辨率纹理分析中的应用： 引入离散小波变换（DWT），阐述其如何实现图像在不同频带下的分解，以及如何利用小波系数的统计量来描述局部纹理特征。 --- 第三部分：场景的结构化表示与几何测量 本部分将前两部分的局部特征整合，上升到对整个场景几何和拓扑结构的理解。 第六章：几何结构的原语提取 本章讨论如何从检测到的边缘和角点中构建出可识别的几何原语。 霍夫变换（Hough Transform）的深化： 不仅介绍直线检测，还深入探讨了圆检测和任意形状检测的参数空间设计，并讨论了如何优化霍夫变换的计算复杂性。 最小描述长度（MDL）原理在分割中的应用： 探讨如何利用信息论的观点，在过度分割的区域中，通过最小化描述复杂度与数据拟合误差之和来确定最优的几何边界。 形状上下文（Shape Context）的几何描述： 介绍如何描述一个形状的内在几何关系，为后续的形状匹配奠定基础。 第七章：深度信息与三维重建的基础几何 本章探讨如何利用二维图像信息推导出场景的深度和三维结构。 单视图深度估计的几何约束： 介绍透视投影模型（Perspective Projection Model）下的消失点理论，以及如何利用已知几何关系（如平行线）来估计相对深度。 立体视觉的几何准备： 详细解析对极几何（Epipolar Geometry）的基本概念，包括本质矩阵（E）和基础矩阵（F）的推导与几何意义，为后续的双目匹配做理论铺垫。 相机标定与畸变校正： 讲解如何通过棋盘格等标定物，精确确定相机的内参和外参，以及如何对径向和切向畸变进行精确建模和校正。 第八章：图像的拓扑结构与不变性概念的哲学思考 本章是理论的升华，讨论如何超越像素级别的变化，对图像进行稳定的描述。 不变性与等价性的定义： 严格定义何为“几何不变性”、“亮度不变性”以及“仿射不变性”在数学上的含义。 拓扑结构分析： 介绍如何使用Morse理论或Reeb图的概念来描述图像的连通性、孔洞数量等拓扑属性，这些属性对尺度和旋转具有内在的鲁棒性。 信息冗余与特征选择： 讨论如何评估所提取特征集合的冗余度，并介绍基于信息增益或互信息的特征降维方法，以确保描述符的紧凑性和有效性。 --- 本书特色 本书的编写严格遵循从低级到高级、从理论到实践的递进原则。每章的算法讲解不仅包含详细的数学推导，还辅以大量的伪代码和关键算法的步骤分解，帮助读者将其直接应用于实际工程项目。我们避免了对复杂神经网络结构的过度依赖，专注于构建一个坚实的、基于经典几何和信号处理的视觉理解基础。本书适合作为高等院校计算机视觉、模式识别专业研究生及高年级本科生的教材，也是业界研发人员的必备参考手册。

评分☆☆☆☆☆

这本书作为为数不多的中文书，作者写的还算可以。 内容讲的很清楚，甚至可以不用看原论文，当初研究特征点算法的时候度过这本书是唯一没让我看源码就了解了SIFT和SURF 的基本原理。一般我看论文基本都要看源码才能真正屡清楚论文的原理过程。所以我还是很推荐的，SIFT到现在应...  

评分☆☆☆☆☆

这本书作为为数不多的中文书，作者写的还算可以。 内容讲的很清楚，甚至可以不用看原论文，当初研究特征点算法的时候度过这本书是唯一没让我看源码就了解了SIFT和SURF 的基本原理。一般我看论文基本都要看源码才能真正屡清楚论文的原理过程。所以我还是很推荐的，SIFT到现在应...  

评分☆☆☆☆☆

正是我需要的书！ 该书更侧重特征优劣分析、适用情况分析，能够为工程中选择合适特征奠定扎实基础。 看似特征入门读物，实是进阶读物。 豆瓣的用户体验不好啊，只显示“抱歉，你的评论太短了”，你也得让我知道多长才算长啊！50cm?  

评分☆☆☆☆☆

学习SIFT时师兄推荐的一本小书，看了几天对有关图像特征匹配的内容有了比较清楚的概念。相比直接读论文，节省了不少时间。 书中内容比较有针对性，除了特征检测并没拼凑其他不相关的东西。讲得也很系统，结合图像局部特征匹配流程：局部特征检测，稳定关键点定位，和区域特征...  

评分☆☆☆☆☆

这本书作为为数不多的中文书，作者写的还算可以。 内容讲的很清楚，甚至可以不用看原论文，当初研究特征点算法的时候度过这本书是唯一没让我看源码就了解了SIFT和SURF 的基本原理。一般我看论文基本都要看源码才能真正屡清楚论文的原理过程。所以我还是很推荐的，SIFT到现在应...  

评分☆☆☆☆☆

这本《图像局部不变性特征与描述》读起来简直是一次智力上的探险。我原本以为自己对计算机视觉领域已经有了一定的了解，但这本书的深度和广度完全超出了我的预期。它并没有停留在那些老生常谈的特征提取方法上，而是深入到了理论的基石部分，让我对SIFT、SURF乃至更现代的局部描述子有了全新的认识。作者的讲解方式非常细腻，尤其是在数学推导的部分，虽然严谨，但并不晦涩难懂。他似乎有一种魔力，能将原本复杂的梯度、尺度空间和梯度方向直方图的构建过程，层层剥茧，清晰地呈现在读者面前。我印象最深的是关于描述子构建的章节，它不仅解释了“如何做”，更深入探讨了“为什么这么做”——为什么特定的窗口大小、为什么特定的梯度加权方式能带来更好的旋转和尺度不变性。对于一个致力于实际应用的研究者来说，这本书提供了坚实的理论支撑，避免了那种“只知其然不知其所以然”的肤浅理解。这本书的价值，不仅仅在于它罗列了现有的算法，更在于它构建了一个理解局部特征世界的完整逻辑框架，让人读完后，仿佛站在了更高的山峰上，对整个领域有了更宏观的把握。这本书绝对是相关领域从业者案头必备的参考书，值得反复研读。

评分☆☆☆☆☆

说实话，这本书的排版和图示质量令我有些失望，这对于一本涉及大量几何和空间变换概念的技术书籍来说，是个不小的遗憾。我阅读的是电子版，发现很多关键的局部描述子的可视化图例，比如围绕特征点的网格划分和梯度方向的箭头分布，显得有些模糊和拥挤，很多细节在高分辨率屏幕上都难以辨认。这使得在理解某些复杂的局部梯度聚合过程时，我不得不反复查阅其他在线资源进行辅助理解。如果作者能在这些视觉辅助材料上投入更多精力，清晰地用不同颜色或线条区分不同尺度的影响，或者用更简洁的示意图展示特征点周围的“局部邻域”是如何被定义的，阅读体验会大大提升。尽管理论内容本身依旧扎实可靠，但视觉上的欠缺着实拖慢了我理解某些抽象概念的进程，迫使我需要投入额外的时间去“脑补”那些本应直接从图中获取的信息。希望再版时能在这方面有所改进，毕竟对于特征描述这样高度依赖空间感知的学科，清晰的视觉辅助是不可或缺的。

评分☆☆☆☆☆

我对这本书的整体感受可以用“如沐春风”来形容，特别是对于那些初次接触图像特征描述的工程师来说。它的行文风格非常平易近人，没有那种高高在上的学术腔调。我特别喜欢它在介绍新概念时，总是先从一个实际应用场景切入，比如物体识别或者图像配准中的痛点，然后自然而然地引出相应的局部特征方法来解决这个问题。这种“问题驱动”的叙述方式，极大地激发了我的阅读兴趣。书中对一些经典算法的伪代码描述也做得相当到位，清晰明了，基本上只要对照着书上的步骤，我就可以在自己的编程环境中复现出核心的特征点检测和描述过程。虽然书名听起来很专业，但它的内容组织结构更像是一位经验丰富的前辈在手把手地指导入门者。书中穿插的一些小贴士和注意事项，比如不同参数设置对性能的影响对比，更是极其实用，避免了我在实际调试过程中走许多弯路。这本书真正做到了将理论深度与实践指导完美地结合起来，对于提升初级到中级开发者的技能树，无疑是一次极佳的投资。

评分☆☆☆☆☆

这本书的视角非常新颖，它超越了单纯的算法介绍，更像是一篇关于“不变性”哲学在视觉信息处理中应用的深度探讨。作者不仅讲解了如何计算特征描述子，更深入地探讨了哪些因素（如仿射变换、光照变化、视角变化）对描述子的稳定性构成了挑战，以及现有方法是如何在数学上抵御这些挑战的。我特别欣赏其中关于“信息冗余度”和“描述子区分度”的讨论，这触及了特征表示的本质问题。例如，书中对比了高斯差分算子与LoG算子在尺度空间构建上的优劣，并从信息熵的角度分析了它们对噪声处理的敏感性差异，这种深层次的比较分析，让我对这些看似简单的算子有了更深刻的敬畏感。它教会我的不仅仅是“怎么用”，更是“为什么这么设计”，这对于我们未来尝试提出改进方案或设计全新描述子时，提供了宝贵的思维范式。这本书真正将读者从一个应用者提升到了一个思考者的高度。

评分☆☆☆☆☆

我发现这本书在讨论与现代深度学习方法结合的潜力方面略显保守和不足。虽然它对传统的手工设计特征（Handcrafted Features）进行了百科全书式的详尽梳理，但在章节的结尾部分，对于如何利用这些经典理论来指导或解释卷积神经网络（CNNs）的特征学习过程，着墨不多。例如，在讲解了Hessian矩阵与关键点检测的联系后，书中没有过多探讨CNNs中池化层（Pooling Layers）在某种程度上扮演的“尺度不变性”角色，或者说，CNNs是如何隐式地学习到类似SIFT的局部不变性表示的。对于现在的主流研究方向来说，一本技术前沿的书籍，如果能更积极地将经典理论与最新的端到端学习范式进行对话，无疑会更具时效性和指导意义。当前的内容更像是一部详尽的历史教科书，虽然内容详实，但在展望未来技术融合的交叉点上，略显谨慎，留给读者的主动探索空间反而更大，但也意味着它未能提供足够的理论桥梁。

评分☆☆☆☆☆

正是我需要的书！该书更侧重特征优劣分析、适用情况分析，能够为工程中选择合适特征奠定扎实基础。看似特征入门读物，实是进阶读物。

评分☆☆☆☆☆

介绍图像局部特征检索及应用算法，很薄但讲得很清楚。

评分☆☆☆☆☆

不错的入门书籍，对概念介绍较为完备

评分☆☆☆☆☆

虽然没有最新的研究成果，但是基础讲的非常详细、流畅，适合入门读物。

评分☆☆☆☆☆

蛮不错的，虽然感觉就是翻译了几篇经典论文，但是作为入门很好