計(jì)算機(jī)視覺(jué)

內(nèi)容概要

　　本書(shū)系統(tǒng)地介紹了計(jì)算機(jī)視覺(jué)方面的基礎(chǔ)知識(shí)，詳細(xì)討論了從圖像自動(dòng)抽取重要信息的相關(guān)理論，內(nèi)容包括最近出現(xiàn)的研究成果。本書(shū)取材新穎精煉，重點(diǎn)突出，以解決實(shí)際問(wèn)題為目的。前11章討論的是2D情況；第12章到第15章從2D情況擴(kuò)展到3D情況；第16章介紹了利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用系統(tǒng)。書(shū)中的大量實(shí)例及習(xí)題，貼近生活，面向應(yīng)用，富有情趣?！　”緯?shū)適合作為高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)本科生和研究和的教材，也可供相關(guān)技術(shù)人員參考。　　長(zhǎng)期以來(lái)，科學(xué)家與科幻作家一直夢(mèng)想著人類(lèi)能夠制造出智能機(jī)器，而這種智能機(jī)器首先要能夠?qū)σ曈X(jué)信息進(jìn)行理解。本書(shū)詳細(xì)討論了從圖像自動(dòng)抽取重要信息和理論和技術(shù)，把利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)把利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)解決問(wèn)題的重要研究?jī)?nèi)容匯集到一起。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的最新發(fā)展，計(jì)算機(jī)圖像已經(jīng)成為一種經(jīng)濟(jì)靈活的技術(shù)手段，并已滲透到各行各業(yè)。圖像計(jì)算不再只屬于科學(xué)研究領(lǐng)域，甚至成為人們的業(yè)余愛(ài)好?！　”緯?shū)適合作為高等院校計(jì)算機(jī)及相關(guān)專(zhuān)業(yè)的高年級(jí)本科生和研究和的教材，也可供相關(guān)技術(shù)人員參考。本書(shū)英文版被美國(guó)華盛頓大學(xué)等高等院校采用為教材?！　”緯?shū)特點(diǎn)：　　●除了傳統(tǒng)內(nèi)容外，增加了圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，虛擬現(xiàn)實(shí)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)方面的內(nèi)容；　　●介紹了兩個(gè)運(yùn)用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的實(shí)際系統(tǒng)；　　●應(yīng)用面涉及工業(yè)、醫(yī)學(xué)、地產(chǎn)、多媒體及計(jì)算機(jī)繪圖；　　●內(nèi)含大量習(xí)題和編程項(xiàng)目，以及大量極具說(shuō)服力的圖片；　　●書(shū)中提供大量相關(guān)網(wǎng)站，包括額外圖像檔案文件，圖像處理代碼和幻燈片等。

作者簡(jiǎn)介

　　Linda G.Shapiro是華盛頓大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)教授及電子工程學(xué)教授。她于1974年在艾奧瓦大學(xué)獲得計(jì)算機(jī)博士學(xué)位。她曾在堪薩斯州立大學(xué)、維吉尼亞工學(xué)院、維吉尼亞州立大學(xué)任教，并在國(guó)際機(jī)器視覺(jué)組織負(fù)責(zé)智能系統(tǒng)方面的工作。Shapiro教授是Ｉmage understranding雜志的主編，是Ｃomputer vision and image Understanding以及pattern recognition雜志的編委。她與Robert M.Haralick一起合寫(xiě)了Ｃomputer and robot vision一書(shū)。１９９５年她當(dāng)選為IEEE會(huì)士，２０００年當(dāng)選為模式識(shí)別國(guó)際協(xié)會(huì)的會(huì)士。

書(shū)籍目錄

出版者的話專(zhuān)家指導(dǎo)委員會(huì)譯者序前言第1章 緒論1.1 機(jī)器視覺(jué)1.2 應(yīng)用問(wèn)題1.3 圖像運(yùn)算1.4 面臨的問(wèn)題1.5 計(jì)算機(jī)和應(yīng)用軟件1.6 相關(guān)領(lǐng)域1.7 內(nèi)容安排1.8 參考文獻(xiàn)1.9 附加習(xí)題第2章 圖像生成與圖像表示2.1 光線感測(cè)2.2 成像設(shè)備2.3 數(shù)字圖像中的問(wèn)題2.4 圖像函數(shù)與數(shù)字圖像2.5 數(shù)字圖像格式2.6 成像影響因素2.7 從二維圖像到三維結(jié)構(gòu)2.8 5種參考坐標(biāo)系2.9 其他類(lèi)型的傳感器2.10 參考文獻(xiàn)第3章 二值圖像分析3.1 像素與鄰域3.2 圖像模板運(yùn)算3.3 目標(biāo)計(jì)數(shù)3.4 連通成分標(biāo)記3.5 二值圖像形態(tài)學(xué)3.6 區(qū)域特征3.7 區(qū)域鄰接圖3.8 灰度級(jí)圖像閾值化3.9 參考文獻(xiàn)第4章 模式識(shí)別4.1 模式識(shí)別問(wèn)題4.2 分類(lèi)模型4.3 查準(zhǔn)率與查全率4.4 特征表示4.5 特征向量表示4.6 分類(lèi)器的實(shí)現(xiàn)4.7 結(jié)構(gòu)方法4.8 混淆矩陣4.9 決策樹(shù)4.10 貝葉斯決策4.11 多維數(shù)據(jù)決策4.12 機(jī)器學(xué)習(xí)4.13 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4.14 參考文獻(xiàn)第5章 圖像濾波與增強(qiáng)第6章 顏色與明暗分析第7章 紋理分析第8章 基于內(nèi)容的圖像檢索第9章 二維運(yùn)動(dòng)分析第10章 圖像分割第11章 2D匹配第12章 2D圖像中的3D信息第13章 3D感知與目標(biāo)位姿計(jì)算第14章 3D模型和匹配第15章 虛擬現(xiàn)實(shí)第16章 案例研究索引

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