经典译丛·信息与通信技术：计算机视觉特征提取与图像处理（第3版） [Feature Extraction & Image Processing for Computer Vision, Third Edition] pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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　　《计算机视觉特征提取与图像处理（第3版）》是由英国南安普敦大学的Mark S.Nixon教授和Sportradar公司的Alberto S. Aguado在前版的基础上推出的改版之作。本次改版，主要的变化是将高级特征提取分为固定形状匹配与可变形形状分析两部分，并增加了新一章内容：运动对象检测与描述。

内容简介

　　《经典译丛·信息与通信技术：计算机视觉特征提取与图像处理（第3版）》是由英国南安普敦大学的Mark S.Nixon教授和Sportradar公司的Alberto S.Aguado在前版的基础上推出的改版之作。本次改版，主要的变化是将高级特征提取分为固定形状匹配与可变形形状分析两部分，并增加了新一章内容：运动对象检测与描述。具体地，《经典译丛·信息与通信技术：计算机视觉特征提取与图像处理（第3版）》在简要介绍计算机视觉的基础概念和基本的图像处理运算后，重点讨论了低级和高级的特征提取，包括边缘检测、固定形状匹配和可变形形状分析。此外，对目标描述，纹理描述、分割及分类，以及运动对象检测等都进行了深入的阐述。《经典译丛·信息与通信技术：计算机视觉特征提取与图像处理（第3版）》突出了计算机视觉的主要问题――特征提取，以清晰、简洁的语言，阐述了图像处理和计算机视觉的基础理论与技术。

作者简介

　　Mark S. Nixon， 英国南安普敦大学计算机视觉系教授。他的研究兴趣包括图像处理与计算机视觉。他的团队开发了在生物信息学与医疗图像分析应用上的静止与运动形状提取新技术。他的团队是自动人脸识别的早期研究者，后来是步态识别的开拓者，最近加入了耳生物信息（ear biometrics）的研究。与谭铁牛和Rama Chellappa合作，他们2005年出版的著作《基于步态的身份识别》是斯普林格（Springer）生物信息学专辑的一部分。他是许多国际会议（BMVC98，AVBPA03，IEEE人脸与姿态FG06，ICPR04, ICB09与IEEE BTAS 2010）的主席或程序委员会主席，并做了许多邀请报告。

内页插图

目录

第1章 绪论
1.1 概述
1.2 人类视觉和计算机视觉
1.3 人类视觉系统
1.4 计算机视觉系统
1.5 数学系统
1.6 相关资料
1.7 小结
1.8 参考文献

第2章 图像、采样和频域处理
2.1 概述
2.2 图像形成
2.3 傅里叶变换
2.4 采样标准
2.5 离散傅里叶变换
2.6 傅里叶变换的其他特性
2.7 傅里叶以外的其他变换
2.8 频域特性的应用
2.9 扩展阅读
2.10 参考文献

第3章 基本图像处理运算
3.1 概述
3.2 直方图
3.3 点算子
3.4 群运算
3.5 其他统计算子
3.6 数学形态学
3.7 扩展阅读
3.8 参考文献

第4章 低级特征提取（包括边缘检测）
4.1 概述
4.2 边缘检测
4.3 相位一致性
4.4 定位特征提取
4.5 描述图像运动
4.6 扩展阅读
4.7 参考文献

第5章 形状匹配的特征提取
5.1 概述
5.2 阈值处理和背景减法
5.3 模板匹配
5.4 低级特征提取
5.5 霍夫变换
5.6 扩展阅读
5.7 参考文献

第6章 高级特征提取：可变形形状分析
6.1 概述
6.2 可变形形状分析
6.3 主动轮廓（蛇模型）
6.4 形状骨架化
6.5 弹性形状模型——主动形状和主动外观
6.6 扩展阅读
6.7 参考文献

第7章 目标描述
7.1 概述
7.2 边界描述
7.3 区域描述符
7.4 扩展阅读
7.5 参考文献

第8章 纹理描述、分割和分类基础
8.1 概述
8.2 什么是纹理
8.3 纹理描述
8.4 分类
8.5 分割处理
8.6 扩展阅读
8.7 参考文献

第9章 运动对象检测与描述
9.1 概述
9.2 运动对象检测
9.3 跟踪运动特征
9.4 运动特征提取与描述
9.5 扩展阅读
9.6 参考文献

第10章 附录1：照相机几何基础
10.1 图像几何
10.2 透视照相机
10.3 透视照相机模型
10.4 仿射照相机
10.5 弱透视模型
10.6 照相机模型实例
10.7 讨论
10.8 参考文献

第11章 附录2：最小二乘分析
11.1 最小二乘准则
11.2 最小二乘曲线拟合

第12章 附录3：主成分分析
12.1 主成分分析
12.2 数据
12.3 协方差
12.4 协方差矩阵
12.5 数据变换
12.6 逆变换
12.7 特征值问题
12.8 求解特征值问题
12.9 PCA方法小结
12.10 实例
12.11 参考文献

第13章 附录4：彩色图像
13.1 彩色图像
13.2 三刺激理论
13.3 色彩模型
13.4 参考文献

前言/序言

《现代数字图像分析技术精要》 本书旨在深入浅出地阐述现代数字图像分析领域的核心概念、关键算法及其在实际应用中的落地策略。我们聚焦于从原始图像数据中提取具有辨识度和信息价值的特征，并在此基础上进行有效的图像处理，从而为计算机理解和解读视觉世界提供坚实的基础。本书理论与实践并重，旨在为计算机科学、人工智能、机器人学、医学影像、遥感以及其他相关领域的学者、研究人员和工程师提供一套系统性的学习框架和实操指南。 第一部分：图像基础与预处理 本部分将从最基础的图像概念出发，为读者建立起扎实的理论根基。我们将首先探讨数字图像的本质，包括图像的采样、量化、像素表示以及不同色彩空间（如RGB、灰度、HSV等）的特性与转换。理解这些基础概念是后续所有图像处理和特征提取工作的前提。 随后，我们将详细介绍图像预处理技术，这些技术旨在改善图像质量，消除噪声，并为后续的分析步骤做好准备。这包括： 灰度化与色彩空间转换： 如何将彩色图像转换为灰度图像，以及在不同色彩空间中进行操作的优势和适用场景。 噪声去除： 重点讲解各种经典的噪声模型（如高斯噪声、椒盐噪声）及其对应的去噪算法，例如中值滤波、高斯滤波、双边滤波等。我们将深入分析这些算法的工作原理、参数选择以及在不同噪声类型下的表现。 对比度增强与直方图均衡化： 如何通过调整像素强度分布来提高图像的视觉效果和细节可见性，包括直方图的构建、累积直方图的应用以及多种增强算法的比较。 几何变换： 包括平移、旋转、缩放、裁剪以及仿射变换和透视变换等。这些变换在图像配准、校正以及数据增强中扮演着至关重要的角色。我们将分析其数学原理和实现方法。 图像修复与缺失像素填充： 探讨在图像存在缺失区域或损坏时，如何利用周围信息进行像素的智能填充，以恢复图像的完整性。 第二部分：边缘检测与图像分割 边缘是图像中最基本的局部特征之一，它代表了图像亮度、颜色或纹理等属性的突变。识别和提取边缘信息对于理解图像结构和对象边界至关重要。本部分将深入研究： 边缘检测算子： 详细介绍Sobel、Prewitt、Roberts、Canny等经典边缘检测算子的原理、计算过程和优缺点。特别是Canny边缘检测算法，我们将对其多阶段的处理流程（平滑、梯度计算、非极大值抑制、滞后阈值处理）进行详尽的解析，并讨论其参数对检测效果的影响。 图像分割基础： 图像分割是将图像划分为具有相似特性的若干区域的过程。我们将从基本概念入手，介绍几种主流的分割方法： 阈值分割： 包括全局阈值、局部阈值以及Otsu's方法等自动阈值选取技术。 区域生长法： 基于像素相似性，从种子点开始逐步扩展区域的分割方法。 基于边缘的分割： 利用边缘信息构建封闭轮廓，从而实现对象分割。 图割（Graph Cuts）与活动轮廓模型（Active Contours/Snakes）： 介绍这些更高级的分割技术，它们通过能量最小化模型来寻找最优的分割边界。 连通组件分析： 在分割完成后，如何识别和标记图像中的独立区域（连通组件），并提取其几何属性（如面积、质心、边界长度等）。 第三部分：图像特征提取 特征提取是计算机视觉的核心任务之一，其目标是从图像中提取出能够代表图像内容、具有区分度的信息。本部分将系统性地介绍多种经典的以及现代的特征提取方法： 基于灰度特征： 角点检测： 介绍Harris角点检测、FAST等算法，它们能够稳定地检测出图像中的角点，这些点在图像匹配和目标跟踪中非常有用。 斑点检测： 如LoG（Laplacian of Gaussian）和DoG（Difference of Gaussians）算法，用于检测图像中的亮斑和暗斑。 基于颜色特征： 颜色直方图： 统计图像中各颜色出现的频率，是简单但有效的全局颜色描述符。 颜色矩： 计算颜色通道的均值、方差、偏度等统计量，提供更丰富的颜色信息。 基于纹理特征： 灰度共生矩阵（GLCM）： 通过分析像素对的灰度联合概率分布来描述图像纹理的统计特征（如对比度、能量、熵、相关性）。 局部二值模式（LBP）： 一种简单而有效的纹理描述算子，通过比较中心像素与其邻域像素的灰度值来生成二值模式。 Gabor滤波器： 模拟人类视觉系统的滤波器，能够捕捉图像在不同方向和尺度上的纹理信息。 基于形状特征： Hu矩： 基于图像的二阶中心矩，具有平移、尺度和旋转不变性，是经典的形状描述符。 轮廓描述符： 如傅里叶描述符、形状上下文等，用于描述对象边界的形状。 局部不变特征： SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）： 极其经典的局部特征描述符，具有尺度、旋转、亮度和视角不变性，在图像匹配、目标识别和三维重建等领域有着广泛应用。我们将详细解析其生成步骤：尺度空间极值检测、关键点定位、方向分配和描述符生成。 SURF（Speeded-Up Robust Features）： SIFT的加速版本，利用积分图像加速特征提取过程，在效率上有所提升。 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）： 一种更为快速的特征提取和描述算法，结合了FAST角点检测和BRIEF描述符，并引入方向信息，适合实时应用。 深度学习驱动的特征提取： 卷积神经网络（CNN）基础： 简要介绍CNN的基本结构（卷积层、池化层、全连接层）及其在图像特征提取中的强大能力。 迁移学习与预训练模型： 讲解如何利用在大规模数据集上预训练好的模型（如VGG, ResNet, MobileNet等）作为特征提取器，来处理特定任务，大大降低了对大量标注数据的需求。 第四部分：图像处理的应用技术 本部分将介绍一些更高级、更具应用价值的图像处理技术，它们常常是特征提取和图像分析的下游环节，或者直接服务于特定的应用场景。 图像增强与复原： 超分辨率重建： 从低分辨率图像合成高分辨率图像的技术。 图像去模糊： 恢复因相机抖动、运动模糊等原因造成的模糊图像。 白平衡与色彩校正： 调整图像的色彩平衡，使其更符合人眼感知或特定应用需求。 图像配准： 基于特征的配准： 利用SIFT、SURF等提取的特征点进行图像间的匹配和变换计算。 基于区域的配准： 通过优化图像间的相似度度量来实现对齐。 多模态图像配准： 处理不同传感器或不同成像原理产生的图像之间的对齐。 图像复原与修复： 基于泊松图像编辑（Poisson Image Editing）： 实现图像中对象的平滑融合。 Inpainting（图像修复）： 智能填充图像中缺失或不希望出现的区域。 形态学图像处理： 腐蚀、膨胀、开运算、闭运算： 这些基本形态学操作在去除噪声、连接断裂的区域、提取物体轮廓等方面非常有用。我们将探讨不同结构元素对操作结果的影响。 图像压缩与编码： JPEG与JPEG2000原理简介： 了解图像压缩的基本原理，包括离散余弦变换（DCT）或小波变换，以及量化和熵编码。 第五部分：实际应用与案例分析 本部分将通过具体的应用案例，展示本书所介绍的各种技术如何结合使用，解决实际问题。这些案例将涵盖： 人脸识别与检测： 如何利用特征提取技术（如LBP, HOG, 深度学习特征）结合分类器实现人脸的定位和身份识别。 目标跟踪： 结合视觉特征和运动模型，实现视频序列中目标的连续跟踪。 医学影像分析： 如病灶检测、图像分割、器官识别等。 遥感图像处理： 如地物分类、变化检测、图像增强等。 内容检索与图像检索（Image Retrieval）： 如何通过计算图像特征的相似度来实现基于内容的图像检索。 自动驾驶中的视觉感知： 如车道线检测、障碍物识别、交通标志识别等。 本书力求提供清晰的理论阐述、直观的算法图示以及丰富的实践指导。读者可以通过本书的学习，不仅能够掌握数字图像处理和特征提取的核心知识，更能培养独立分析问题、设计解决方案的能力，从而在日益蓬勃发展的计算机视觉和人工智能领域取得更大的成就。