計算機視覺

內(nèi)容概要

計算機視覺的應(yīng)用日趨成熟,學(xué)習(xí)與掌握計算機視覺基本原理及計算方法是從事計算幾何、計算機圖形學(xué)、圖像處理、機器人學(xué)等專門人才的需要。由于計算機視覺集多種學(xué)科，如數(shù)字圖像處理、數(shù)字信號處理、光學(xué)、物理學(xué)、幾何學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、模式識別及人工智能等知識于一體，因而編寫一本適用教材十分困難。
    本書作者力求該書既做到系統(tǒng)條理，又能各章相對獨立，便于學(xué)生通讀或選擇部分閱讀。本書既講清基本原理，又密切聯(lián)系應(yīng)用，使學(xué)生既能掌握基本原理又能與實際應(yīng)用聯(lián)系起來。既不乏經(jīng)典理論，又側(cè)重近年來的新鮮成果，使學(xué)生既了解計算機視覺的發(fā)展歷史，又能把主要精力放在被實踐證實為有效的近年研究的新成果上。本書將必要的數(shù)學(xué)知識融入各相關(guān)章節(jié)中，具有深入淺出的效果。本書作者為不同需要的學(xué)生設(shè)計了若干種不同的教學(xué)計劃，該書網(wǎng)絡(luò)簡版已在美國若干學(xué)校試用，反映頗好。這是近年較成功的一本計算機視覺教材，也適合有興趣的專業(yè)人才自學(xué)。

作者簡介

David A.Forsyth，于牛律大學(xué)獲得計算機科學(xué)博士學(xué)位，目前是加州大學(xué)伯克利分校計算機科學(xué)系的教授。在計算機視覺、計算機圖形和機器學(xué)等方面，與人合作發(fā)表論文超過80篇，合作圖書兩部。
    Jean Ponce，于巴黎第11大學(xué)（Orsay）獲得計算機科學(xué)博士學(xué)位，目前伊利

書籍目錄

第一部分  圖像生成與圖像模型 第1章  攝像機    1.1  針孔照相機    1.2  帶鏡頭的攝像機    1.3  人的眼睛    1.4  信號感應(yīng)    1.5  注釋    習(xí)題 第2章  攝像機的幾何模型    2.1  歐幾里得解析幾何基礎(chǔ)    2.2  攝像機參數(shù)和透視投影    2.3  仿射攝像機和仿射投影方程    2.4  注釋    習(xí)題 第3章  攝像機的幾何標(biāo)定    3.1  最小二乘法的參數(shù)估計    3.2  使用線性方法進行攝像機標(biāo)定    3.3  徑向畸變    3.4  分析攝影地形測量法    3.5  應(yīng)用：機器人定位    3.6  注釋    習(xí)題 第4章  輻射學(xué)——光亮度度量    4.1  空間中的光    4.2  到達表面的光    4.3  重要的特殊情況    4.4  注釋    習(xí)題 第5章  光源、陰影與影調(diào)    5.1  定性輻射學(xué)    5.2  光源及其產(chǎn)生的效果    5.3  局部影調(diào)模型    5.4  應(yīng)用：光度學(xué)體視    5.5  互反射：全局影調(diào)模型    5.6  注釋    習(xí)題 第6章  顏色    6.1  物理學(xué)中的顏色    6.2  人類的顏色感知    6.3  顏色表示    6.4  圖像顏色的一個模型    6.5  從圖像顏色中找到表面顏色    6.6  注釋    習(xí)題第二部分  低層視覺：使用一幅圖像 第7章  線性濾波    7.1  線性濾波和卷積    7.2  移不變線性系統(tǒng)    7.3  空間頻率和傅里葉變換    7.4  采樣和折疊失真    7.5  濾波器與模板    7.6  技術(shù)：歸一化相關(guān)和檢測模式    7.7  技術(shù)：尺度和圖像金字塔    7.8  注釋    習(xí)題 第8章  邊緣檢測    8.1  噪聲    8.2  導(dǎo)數(shù)估計    8.3  對邊緣進行檢測    8.4  注釋    習(xí)題 第9章  紋理    9.1  紋理表示    9.2  使用有方向性金字塔的分析（和合成)    9.3  應(yīng)用：合成紋理來繪制    9.4  由紋理得到形狀    9.5  注釋    習(xí)題第三部分  低層視覺：使用多幅圖像 第10章  多視角幾何學(xué) 第11章  立體視覺 第12章  從運動估計仿射模型 第13章  從運動估計投影模型第四部分  中 層 視 覺 第14章  基于聚類的分割方法 第15章  基于模型擬合的分割 第16章  使用隨機方法的分割與擬合 第17章  基于線性動態(tài)模型的跟蹤第五部分  高層視覺幾何方法 第18章  基于模型的視覺 第19章  平滑表面及其輪廓 第20章  外觀圖 第21章  距離數(shù)據(jù)第六部分  高層視覺：基于概率和推理的方法 第22章  利用分類器建立模板 第23章  基于模板間關(guān)系的識別 第24章  基于空間關(guān)系的幾何模板第七部分  應(yīng)    用 第25章  應(yīng)用：在數(shù)字化收藏庫中查找 第26章  應(yīng)用：基于圖像的繪制

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