具体描述
《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》是为计算机专业图像处理、图像分析和机器视觉课程编写的教材。《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》针对图像处理、图像分析和机器视觉领域的有关原理与技术展开了广泛而深入的讨论，包括图像预处理、图像分割、形状表示与描述、物体识别与图像理解、三维视觉、数学形态学图像处理技术、离散图像变换、图像压缩、纹理描述、运动分析等。《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》力图将复杂的概念通过具体示例用易于理解的算法来描述，提供了大量包含图示和处理结果的插图，特别有助于读者的学习和理解。此外，《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》还提供了丰富的参考文献，既列出了那些经过时间考验的经典论文，也列出了能反映未来发展方向的最新进展，适于读者进一步深入探索。
《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》覆盖了十分广泛的领域，包括人工智能、信号处理、人工神经网络、模式识别、机器学习、模糊数学等一系列相关学科。读者通过学习《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》，可以学到很多具有普遍价值的知识和具体的应用方法。
《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》可作为各高等院校计算机专业高年级本科生和研究生相应课程的教材，可以结合实际教学情况选用相应的章节。《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》也特别适合有一定基础的读者自学。《图像处理、分析与机器视觉(第3版)》对从事相关科学技术领域的研究和工程技术人员也有很高的参考价值。此外，对于本领域的专业人士也可以作为技术手册使用。
作者简介
目录信息
1.1 动机 1
1.2 计算机视觉为什么是困难的 2
1.3 图像表达与图像分析的任务 4
1.4 总结 7
1.5 参考文献 7
第2章 图像及其表达与性质 8
2.1 图像表达若干概念 8
连续图像函数 8
2.2 图像数字化 10
2.2.1 采样 10
2.2.2 量化 11
2.3 数字图像性质 12
2.3.1 数字图像的度量和拓扑性质 12
2.3.2 直方图 16
2.3.3 熵 17
2.3.4 图像的视觉感知 18
2.3.5 图像品质 20
2.3.6 图像中的噪声 20
2.4 彩色图像 22
2.4.1 色彩物理学 22
2.4.2 人所感知的色彩 23
2.4.3 彩色空间 26
2.4.4 调色板图像 28
2.4.5 颜色恒常性 28
2.5 摄像机概述 29
2.5.1 光敏传感器 29
2.5.2 黑白摄像机 30
2.5.3 彩色摄像机 32
2.6 总结 33
2.7 参考文献 34
第3章 图像及其数学与物理背景 35
3.1 概述 35
3.1.1 线性 35
3.1.2 狄拉克（Dirac）分布和卷积 35
3.2 积分线性变换 37
3.2.1 作为线性系统的图像 37
3.2.2 积分线性变换引言 37
3.2.3 1D傅里叶变换 38
3.2.4 2 D傅里叶变换 41
3.2.5 采样与香农约束 43
3.2.6 离散余弦变换 46
3.2.7 小波变换 47
3.2.8 本征分析 51
3.2.9 奇异值分解 52
3.2.10 主分量分析 53
3.2.11 其他正交图像变换 54
3.3 作为随机过程的图像 55
3.4 图像形成物理 57
3.4.1 作为辐射测量的图像 57
3.4.2 图像获取与几何光学 57
3.4.3 镜头像差和径向畸变 60
3.4.4 从辐射学角度看图像获取 62
3.4.5 表面反射 64
3.5 总结 67
3.6 参考文献 67
第4章 图像分析的数据结构 69
4.1 图像数据表示的层次 69
4.2 传统图像数据结构 70
4.2.1 矩阵 70
4.2.2 链 72
4.2.3 拓扑数据结构 73
4.2.4 关系结构 73
4.3 分层数据结构 74
4.3.1 金字塔 74
4.3.2 四叉树 75
4.3.3 其他金字塔结构 76
4.4 总结 77
4.5 参考文献 78
第5章 图像预处理 79
5.1 像素亮度变换 79
5.1.1 位置相关的亮度校正 80
5.1.2 灰度级变换 80
5.2 几何变换 82
5.2.1 像素坐标变换 83
5.2.2 亮度插值 84
5.3 局部预处理 86
5.3.1 图像平滑 86
5.3.2 边缘检测算子 92
5.3.3 二阶导数过零点 96
5.3.4 图像处理中的尺度 98
5.3.5 Canny边缘提取 100
5.3.6 参数化边缘模型 102
5.3.7 多光谱图像中的边缘 103
5.3.8 频域的局部预处理 103
5.3.9 用局部预处理算子作线检测 108
5.3.10 角点（兴趣点）检测 109
5.3.11 最大稳定极值区域检测 112
5.4 图像复原 114
5.4.1 容易复原的退化 114
5.4.2 逆滤波 115
5.4.3 维纳滤波 115
5.5 总结 117
5.6 参考文献 118
第6章 分割 I 124
6.1 阈值化 124
6.1.1 阈值检测方法 126
6.1.2 最优阈值化 127
6.1.3 多光谱阈值化 129
6.2 基于边缘的分割 130
6.2.1 边缘图像阈值化 131
6.2.2 边缘松弛法 133
6.2.3 边界跟踪 135
6.2.4 作为图搜索的边缘跟踪 139
6.2.5 作为动态规划的边缘跟踪 146
6.2.6 Hough变换 149
6.2.7 使用边界位置信息的边界检测 155
6.2.8 从边界构造区域 156
6.3 基于区域的分割 157
6.3.1 区域归并 158
6.3.2 区域分裂 160
6.3.3 分裂与归并 161
6.3.4 分水岭分割 163
6.3.5 区域增长后处理 166
6.4 匹配 166
6.4.1 匹配标准 167
6.4.2 匹配的控制策略 168
6.5 分割的评测问题 169
6.5.1 监督式评测 169
6.5.2 非监督式评测 172
6.6 总结 172
6.7 参考文献 175
第7章 分割II 182
7.1 均值移位分割 182
7.2 活动轮廓模型——蛇行 187
7.2.1 经典蛇行和气球 188
7.2.2 扩展 191
7.2.3 梯度矢量流蛇 191
7.3 几何变形模型——水平集和测地活动轮廓 194
7.4 模糊连接性 200
7.5 面向基于3D图的图像分割 204
7.5.1 边界对的同时检测 205
7.5.2 次优的表面检测 208
7.6 图割分割 209
7.7 最优单和多表面分割 214
7.8 总结 223
7.9 参考文献 224
第8章 形状表示与描述 232
8.1 区域标识 234
8.2 基于轮廓的形状表示与描述 236
8.2.1 链码 237
8.2.2 简单几何边界表示 237
8.2.3 边界的傅里叶变换 239
8.2.4 使用片段序列的边界描述 241
8.2.5 B样条表示 243
8.2.6 其他基于轮廓的形状描述方法 245
8.2.7 形状不变量 245
8.3 基于区域的形状表示与描述 248
8.3.1 简单的标量区域描述 248
8.3.2 矩 251
8.3.3 凸包 253
8.3.4 基于区域骨架的图表示 257
8.3.5 区域分解 259
8.3.6 区域邻近图 260
8.4 形状类别 261
8.5 总结 261
8.6 参考文献 263
第9章 物体识别 270
9.1 知识表示 270
9.2 统计模式识别 274
9.2.1 分类原理 275
9.2.2 分类器设置 276
9.2.3 分类器学习 278
9.2.4 支持向量机 280
9.2.5 聚类分析 284
9.3 神经元网络 286
9.3.1 前馈网络 287
9.3.2 非监督学习 288
9.3.3 Hopfield神经元网络 289
9.4 句法模式识别 290
9.4.1 语法与语言 291
9.4.2 句法分析与句法分类器 293
9.4.3 句法分类器学习与语法推导 294
9.5 作为图匹配的识别 295
9.5.1 图和子图的同构 296
9.5.2 图的相似度 298
9.6 识别中的优化技术 299
9.6.1 遗传算法 300
9.6.2 模拟退火 302
9.7 模糊系统 303
9.7.1 模糊集和模糊隶属函数 304
9.7.2 模糊集运算 305
9.7.3 模糊推理 306
9.7.4 模糊系统设计与训练 308
9.8 模式识别中的Boosting方法 309
9.9 总结 311
9.10 参考文献 314
第10章 图像理解 319
10.1 图像理解控制策略 320
10.1.1 并行和串行处理控制 320
10.1.2 分层控制 321
10.1.3 自底向上的控制 321
10.1.4 基于模型的控制 321
10.1.5 混合的控制策略 322
10.1.6 非分层控制 325
10.2 RANSAC：通过随机抽样一致来拟合 326
10.3 点分布模型 329
10.4 活动表观模型 337
10.5 图像理解中的模式识别方法 344
10.5.1 基于分类的分割 344
10.5.2 上下文图像分类 346
10.6 Boosted层叠分类器用于快速物体检测 349
10.7 场景标注和约束传播 352
10.7.1 离散松弛法 353
10.7.2 概率松弛法 355
10.7.3 搜索解释树 357
10.8 语义图像分割和理解 357
10.8.1 语义区域增长 358
10.8.2 遗传图像解释 360
10.9 隐马尔可夫模型 365
10.9.1 应用 369
10.9.2 耦合的HMM 370
10.9.3 贝叶斯信念网络 371
10.10 高斯混合模型和期望最大化 372
10.11 总结 378
10.12 参考文献 380
第11章 3D视觉和几何 389
11.1 3D视觉任务 389
11.1.1 Marr理论 391
11.1.2 其他视觉范畴：主动和有目的的视觉 392
11.2 射影几何学基础 393
11.2.1 射影空间中的点和超平面 394
11.2.2 单应性 395
11.2.3 根据对应点估计单应性 397
11.3 单透视摄像机 400
11.3.1 摄像机模型 400
11.3.2 齐次坐标系中的投影和反投影 402
11.3.3 从已知场景标定一个摄像机 403
11.4 从多视图重建场景 403
11.4.1 三角测量 403
11.4.2 射影重建 404
11.4.3 匹配约束 405
11.4.4 光束平差法 406
11.4.5 升级射影重建和自标定 407
11.5 双摄像机和立体感知 408
11.5.1 极线几何学——基本矩阵 408
11.5.2 摄像机的相对运动——本质矩阵 410
11.5.3 分解基本矩阵到摄像机矩阵 411
11.5.4 从对应点估计基本矩阵 411
11.5.5 双摄像机矫正结构 412
11.5.6 矫正计算 414
11.6 三摄像机和三视张量 415
11.6.1 立体对应点算法 417
11.6.2 距离图像的主动获取 421
11.7 由辐射测量到3D信息 423
11.7.1 由阴影到形状 423
11.7.2 光度测量立体视觉 426
11.8 总结 427
11.9 参考文献 428
第12章 3D视觉的应用 433
12.1 由X到形状 433
12.1.1 由运动到形状 433
12.1.2 由纹理到形状 437
12.1.3 其他由X到形状的技术 439
12.2 完全的3D物体 440
12.2.1 3D物体、模型以及相关问题 440
12.2.2 线条标注 441
12.2.3 体积表示和直接测量 443
12.2.4 体积建模策略 444
12.2.5 表面建模策略 446
12.2.6 为获取完整3D模型的面元标注与融合 447
12.3 基于3D模型的视觉 451
12.3.1 一般考虑 451
12.3.2 Goad算法 452
12.3.3 基于模型的亮度图像曲面物体识别 455
12.3.4 基于模型的距离图像识别 456
12.4 3D场景的2D视图表达 456
12.4.1 观察空间 456
12.4.2 多视图表达和示象图 457
12.4.3 作为2D视图结构化表达的几何基元 457
12.4.4 利用存储的2D视图显示3D真实世界场景 458
12.5 实例研究——由未组织的2D视图集重建3D 460
12.6 总结 463
12.7 参考文献 464
第13章 数学形态学 470
13.1 形态学基本概念 470
13.2 形态学四原则 471
13.3 二值膨胀和腐蚀 472
13.3.1 膨胀 472
13.3.2 腐蚀 474
13.3.3 击中击不中变换 476
13.3.4 开运算和闭运算 476
13.4 灰度级膨胀和腐蚀 477
13.4.1 顶面、本影、灰度级膨胀和腐蚀 477
13.4.2 本影同胚定理和膨胀、腐蚀及开、闭运算的性质 479
13.4.3 顶帽变换 480
13.5 骨架和物体标记 481
13.5.1 同伦变换 481
13.5.2 骨架和最大球 481
13.5.3 细化、粗化和同伦骨架 482
13.5.4 熄灭函数和最终腐蚀 485
13.5.5 最终腐蚀和距离函数 486
13.5.6 测地变换 487
13.5.7 形态学重构 488
13.6 粒度测定法 489
13.7 形态学分割与分水岭 491
13.7.1 粒子分割、标记和分水岭 491
13.7.2 二值形态学分割 491
13.7.3 灰度级分割和分水岭 493
13.8 总结 494
13.9 参考文献 495
第14章 图像数据压缩 497
14.1 图像数据性质 498
14.2 图像数据压缩中的离散图像变换 498
14.3 预测压缩方法 500
14.4 矢量量化 502
14.5 分层的和渐进的压缩方法 502
14.6 压缩方法比较 503
14.7 其他技术 504
14.8 编码 504
14.9 JPEG和MPEG图像压缩 505
14.9.1 JPEG——静态图像压缩 505
14.9.2 JPEG-2000压缩 506
14.9.3 MPEG——全运动的视频压缩 508
14.10 总结 509
14.11 参考文献 511
第15章 纹理 514
15.1 统计纹理描述 516
15.1.1 基于空间频率的方法 516
15.1.2 共生矩阵 517
15.1.3 边缘频率 519
15.1.4 基元长度（行程） 520
15.1.5 Laws纹理能量度量 521
15.1.6 分形纹理描述 521
15.1.7 多尺度纹理描述——小波域方法 522
15.1.8 其他纹理描述的统计方法 525
15.2 句法纹理描述方法 526
15.2.1 形状链语法 526
15.2.2 图语法 527
15.2.3 分层纹理中的基元分组 528
15.3 混合的纹理描述方法 530
15.4 纹理识别方法的应用 531
15.5 总结 531
15.6 参考文献 532
第16章 运动分析 537
16.1 差分运动分析方法 539
16.2 光流 542
16.2.1 光流计算 542
16.2.2 全局和局部光流估计 544
16.2.3 局部和全局相结合的光流估计 546
16.2.4 运动分析中的光流 546
16.3 基于兴趣点对应关系的分析 549
16.3.1 兴趣点的检测 549
16.3.2 兴趣点的对应关系 549
16.4 特定运动模式的检测 551
16.5 视频跟踪 554
16.5.1 背景建模 554
16.5.2 基于核函数的跟踪 558
16.5.3 目标路径分析 562
16.6 辅助跟踪的运动模型 566
16.6.1 卡尔曼滤波器 567
16.6.2 粒子滤波器 570
16.7 总结 573
16.8 参考文献 575
词汇 581
· · · · · · (收起)
读后感
先说这本书的内容结构： 此书就是将计算机视觉各个小方向的论文一一列了一遍，顶多算个大综述。通常算法具有时效性，很多新算法是没有的。就算一些经典算法的原理讲解也是简单的不能再简单。没什么大价值，如果想看我建议看Computer Vision: Algorithms and Applications Richa...
评分适合对于图像处理，以及信号处理基础知识欠缺的入门读者，有些很重要的概念诠释的很不具体，其中包括 小波变换，图像增强数据压缩部分。所以在阅读本书的时候，也只是对某些章节有挑选的阅读。 总体觉得 不值得推荐。
评分这本书在各个方面都泛泛而谈，连学过图像的人也看得不太懂。这本书很多算法方面都介绍了，但是讲得太过简单，真正理解起来非常吃力。如果作者不给出代码，恐怕就真的无法读下去了。符号的表达有点陌生，而且理解起来比较费劲。这本书不太适合入门的人，初学的恐怕无法读懂。
评分书的内容本身大抵是没问题的，因为我本身也是入门选的这本书。但是读起来就是有种困难，这种困难不是来自专业术语的费解，而是翻译上的语句结构问题。很多解释性的语句，本身新手的我来说，就需要消耗一定理解力了，加上翻译上的错误，阅读理解时间大大翻倍。所以我觉得，真想...
评分书的内容本身大抵是没问题的，因为我本身也是入门选的这本书。但是读起来就是有种困难，这种困难不是来自专业术语的费解，而是翻译上的语句结构问题。很多解释性的语句，本身新手的我来说，就需要消耗一定理解力了，加上翻译上的错误，阅读理解时间大大翻倍。所以我觉得，真想...
用户评价
这是一本让人爱不释手的书！我一直对图像处理和计算机视觉领域很感兴趣，但之前接触的资料要么过于理论化，要么零散不成体系。这本书的出现，简直就像及时雨。它从基础的图像处理概念讲起，比如灰度变换、滤波、边缘检测等，循序渐进，讲解得非常清晰透彻。作者没有上来就抛出晦涩难懂的数学公式，而是用通俗易懂的语言和生动的例子来解释原理，让人读起来感觉很轻松。 更让我惊喜的是，书中对“分析”和“机器视觉”部分的阐述。它不仅仅停留在图像本身的加工，而是深入探讨了如何从图像中提取有用的信息，并将其应用于实际问题。比如，在介绍目标检测和识别时，书中详细讲解了各种经典和现代的算法，并给出了详细的实现步骤和代码示例。我跟着书中的例子，自己动手实践，很快就能够实现一些简单的图像识别功能。这种理论与实践相结合的方式，极大地增强了我的学习动力和成就感。
评分老实说，当我拿到这本书时，并没有抱太高的期望，以为又是一本泛泛而谈的科普读物。然而，它彻底颠覆了我的看法。这本书的深度和广度都令人印象深刻。作者在讲解每一个技术点时，都会追溯其背后的数学原理和发展历程，这对于我这样想深入理解的人来说，简直是福音。我特别喜欢书中关于立体视觉和三维重建的部分，它不仅解释了如何从二维图像恢复三维信息，还介绍了相关的传感器和技术，让我对这个领域有了更全面的认识。 这本书的逻辑性也非常好，章节之间的衔接自然流畅，仿佛一条清晰的思路指引着读者一步步深入。我尤其欣赏作者在讲解复杂算法时，能够用简洁的图示和伪代码来辅助说明，这大大降低了理解的难度。对于那些想要从零开始学习图像处理和机器视觉，并且希望打下扎实基础的读者来说，这本书绝对是一个绝佳的选择。它不仅是一本教材，更像是一位经验丰富的导师，在你学习的道路上给予你最可靠的指引。
评分这本书的结构设计非常巧妙，它不是简单地罗列技术名词，而是将图像处理、分析和机器视觉这几个看似独立的领域，有机地融合在一起，形成了一个完整的知识体系。我特别喜欢书中关于特征提取和描述的部分，它详细介绍了SIFT、SURF、ORB等经典特征匹配算法，并对比了它们的优缺点。这对于理解图像检索、全景拼接等应用非常有帮助。 而且，作者在讲解过程中，并没有回避一些技术上的难点，而是通过多种方式来帮助读者理解，比如提供大量的图示、表格，以及一些深入的数学推导（但不会让人感到枯燥）。我个人非常看重这一点，因为我总觉得，只有真正理解了背后的原理，才能更好地运用这些技术。这本书让我受益匪浅，也激发了我对这个领域更深入探索的兴趣。
评分我是一个非科班出身的从业者，一直以来都觉得自己在图像处理和机器视觉方面缺乏系统性的知识。这本书的出现，正好弥补了我的短板。它从最基础的概念讲起，一步步引导读者进入这个奇妙的世界。我最喜欢的是关于图像分割和目标跟踪的章节，讲解得非常细致，并且提供了很多实用的技巧。 书中对一些先进技术的介绍，比如深度学习在图像识别中的应用，也写得非常到位，没有故弄玄虚，而是用清晰易懂的方式解释了核心思想。我跟着书中的例子，复现了一些经典模型，学习到了很多宝贵的经验。这本书不仅适合初学者，也能够为有一定基础的读者提供新的视角和启发。它是我近期读过的最让我惊喜的一本书，强烈推荐给所有对图像处理和机器视觉感兴趣的朋友们！
评分我一直认为，学习技术类书籍最怕的就是“讲不明白”。而这本《图像处理、分析与机器视觉》恰恰做到了这一点。作者的写作风格非常接地气，他似乎非常了解初学者的困惑之处，总能在关键时刻给出点拨。我尤其喜欢书中关于机器学习在机器视觉中应用的章节，它非常清晰地解释了卷积神经网络、支持向量机等模型是如何工作的，以及它们在图像识别、分割等任务中的具体应用。 书中还包含了一些实际案例的研究，比如医学影像分析、自动驾驶中的场景理解等，这些案例的引入，让我看到了理论知识在现实世界中的巨大价值。我跟着书中的代码示例，尝试修改参数，观察结果的变化，这种动手实践的过程让我对算法的理解更加深刻。这本书的内容非常丰富，涵盖了从基础到前沿的各种技术，而且讲解得非常到位，绝对是一本值得反复研读的佳作。
评分细而全的一本书 友邻推荐用来入门的 不过现在看来感觉还是有一定基础读才好
评分细而全的一本书 友邻推荐用来入门的 不过现在看来感觉还是有一定基础读才好
评分预处理/分割/识别/形态学，很详细，可以当综述来学习，分得类别很多，所以需要有耐心的去看，也许抓住某些重点去应用，是更好的学习方式！
评分读了很久都没读完的书……
评分有的公！式！错了！估计是译制的问题？
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 qciss.net All Rights Reserved. 小哈图书下载中心 版权所有