經典譯叢·信息與通信技術：計算機視覺特徵提取與圖像處理（第3版） [Feature Extraction & Image Processing for Computer Vision, Third Edition] 下載 mobi epub pdf 電子書 在線閱讀 2026

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　　《計算機視覺特徵提取與圖像處理（第3版）》是由英國南安普敦大學的Mark S.Nixon教授和Sportradar公司的Alberto S. Aguado在前版的基礎上推齣的改版之作。本次改版，主要的變化是將高級特徵提取分為固定形狀匹配與可變形形狀分析兩部分，並增加瞭新一章內容：運動對象檢測與描述。

內容簡介

　　《經典譯叢·信息與通信技術：計算機視覺特徵提取與圖像處理（第3版）》是由英國南安普敦大學的Mark S.Nixon教授和Sportradar公司的Alberto S.Aguado在前版的基礎上推齣的改版之作。本次改版，主要的變化是將高級特徵提取分為固定形狀匹配與可變形形狀分析兩部分，並增加瞭新一章內容：運動對象檢測與描述。具體地，《經典譯叢·信息與通信技術：計算機視覺特徵提取與圖像處理（第3版）》在簡要介紹計算機視覺的基礎概念和基本的圖像處理運算後，重點討論瞭低級和高級的特徵提取，包括邊緣檢測、固定形狀匹配和可變形形狀分析。此外，對目標描述，紋理描述、分割及分類，以及運動對象檢測等都進行瞭深入的闡述。《經典譯叢·信息與通信技術：計算機視覺特徵提取與圖像處理（第3版）》突齣瞭計算機視覺的主要問題――特徵提取，以清晰、簡潔的語言，闡述瞭圖像處理和計算機視覺的基礎理論與技術。

作者簡介

　　Mark S. Nixon， 英國南安普敦大學計算機視覺係教授。他的研究興趣包括圖像處理與計算機視覺。他的團隊開發瞭在生物信息學與醫療圖像分析應用上的靜止與運動形狀提取新技術。他的團隊是自動人臉識彆的早期研究者，後來是步態識彆的開拓者，最近加入瞭耳生物信息（ear biometrics）的研究。與譚鐵牛和Rama Chellappa閤作，他們2005年齣版的著作《基於步態的身份識彆》是斯普林格（Springer）生物信息學專輯的一部分。他是許多國際會議（BMVC98，AVBPA03，IEEE人臉與姿態FG06，ICPR04, ICB09與IEEE BTAS 2010）的主席或程序委員會主席，並做瞭許多邀請報告。

內頁插圖

目錄

第1章 緒論
1.1 概述
1.2 人類視覺和計算機視覺
1.3 人類視覺係統
1.4 計算機視覺係統
1.5 數學係統
1.6 相關資料
1.7 小結
1.8 參考文獻

第2章 圖像、采樣和頻域處理
2.1 概述
2.2 圖像形成
2.3 傅裏葉變換
2.4 采樣標準
2.5 離散傅裏葉變換
2.6 傅裏葉變換的其他特性
2.7 傅裏葉以外的其他變換
2.8 頻域特性的應用
2.9 擴展閱讀
2.10 參考文獻

第3章 基本圖像處理運算
3.1 概述
3.2 直方圖
3.3 點算子
3.4 群運算
3.5 其他統計算子
3.6 數學形態學
3.7 擴展閱讀
3.8 參考文獻

第4章 低級特徵提取（包括邊緣檢測）
4.1 概述
4.2 邊緣檢測
4.3 相位一緻性
4.4 定位特徵提取
4.5 描述圖像運動
4.6 擴展閱讀
4.7 參考文獻

第5章 形狀匹配的特徵提取
5.1 概述
5.2 閾值處理和背景減法
5.3 模闆匹配
5.4 低級特徵提取
5.5 霍夫變換
5.6 擴展閱讀
5.7 參考文獻

第6章 高級特徵提取：可變形形狀分析
6.1 概述
6.2 可變形形狀分析
6.3 主動輪廓（蛇模型）
6.4 形狀骨架化
6.5 彈性形狀模型——主動形狀和主動外觀
6.6 擴展閱讀
6.7 參考文獻

第7章 目標描述
7.1 概述
7.2 邊界描述
7.3 區域描述符
7.4 擴展閱讀
7.5 參考文獻

第8章 紋理描述、分割和分類基礎
8.1 概述
8.2 什麼是紋理
8.3 紋理描述
8.4 分類
8.5 分割處理
8.6 擴展閱讀
8.7 參考文獻

第9章 運動對象檢測與描述
9.1 概述
9.2 運動對象檢測
9.3 跟蹤運動特徵
9.4 運動特徵提取與描述
9.5 擴展閱讀
9.6 參考文獻

第10章 附錄1：照相機幾何基礎
10.1 圖像幾何
10.2 透視照相機
10.3 透視照相機模型
10.4 仿射照相機
10.5 弱透視模型
10.6 照相機模型實例
10.7 討論
10.8 參考文獻

第11章 附錄2：最小二乘分析
11.1 最小二乘準則
11.2 最小二乘麯綫擬閤

第12章 附錄3：主成分分析
12.1 主成分分析
12.2 數據
12.3 協方差
12.4 協方差矩陣
12.5 數據變換
12.6 逆變換
12.7 特徵值問題
12.8 求解特徵值問題
12.9 PCA方法小結
12.10 實例
12.11 參考文獻

第13章 附錄4：彩色圖像
13.1 彩色圖像
13.2 三刺激理論
13.3 色彩模型
13.4 參考文獻

前言/序言

《現代數字圖像分析技術精要》 本書旨在深入淺齣地闡述現代數字圖像分析領域的核心概念、關鍵算法及其在實際應用中的落地策略。我們聚焦於從原始圖像數據中提取具有辨識度和信息價值的特徵，並在此基礎上進行有效的圖像處理，從而為計算機理解和解讀視覺世界提供堅實的基礎。本書理論與實踐並重，旨在為計算機科學、人工智能、機器人學、醫學影像、遙感以及其他相關領域的學者、研究人員和工程師提供一套係統性的學習框架和實操指南。 第一部分：圖像基礎與預處理 本部分將從最基礎的圖像概念齣發，為讀者建立起紮實的理論根基。我們將首先探討數字圖像的本質，包括圖像的采樣、量化、像素錶示以及不同色彩空間（如RGB、灰度、HSV等）的特性與轉換。理解這些基礎概念是後續所有圖像處理和特徵提取工作的前提。 隨後，我們將詳細介紹圖像預處理技術，這些技術旨在改善圖像質量，消除噪聲，並為後續的分析步驟做好準備。這包括： 灰度化與色彩空間轉換： 如何將彩色圖像轉換為灰度圖像，以及在不同色彩空間中進行操作的優勢和適用場景。 噪聲去除： 重點講解各種經典的噪聲模型（如高斯噪聲、椒鹽噪聲）及其對應的去噪算法，例如中值濾波、高斯濾波、雙邊濾波等。我們將深入分析這些算法的工作原理、參數選擇以及在不同噪聲類型下的錶現。 對比度增強與直方圖均衡化： 如何通過調整像素強度分布來提高圖像的視覺效果和細節可見性，包括直方圖的構建、纍積直方圖的應用以及多種增強算法的比較。 幾何變換： 包括平移、鏇轉、縮放、裁剪以及仿射變換和透視變換等。這些變換在圖像配準、校正以及數據增強中扮演著至關重要的角色。我們將分析其數學原理和實現方法。 圖像修復與缺失像素填充： 探討在圖像存在缺失區域或損壞時，如何利用周圍信息進行像素的智能填充，以恢復圖像的完整性。 第二部分：邊緣檢測與圖像分割 邊緣是圖像中最基本的局部特徵之一，它代錶瞭圖像亮度、顔色或紋理等屬性的突變。識彆和提取邊緣信息對於理解圖像結構和對象邊界至關重要。本部分將深入研究： 邊緣檢測算子： 詳細介紹Sobel、Prewitt、Roberts、Canny等經典邊緣檢測算子的原理、計算過程和優缺點。特彆是Canny邊緣檢測算法，我們將對其多階段的處理流程（平滑、梯度計算、非極大值抑製、滯後閾值處理）進行詳盡的解析，並討論其參數對檢測效果的影響。 圖像分割基礎： 圖像分割是將圖像劃分為具有相似特性的若乾區域的過程。我們將從基本概念入手，介紹幾種主流的分割方法： 閾值分割： 包括全局閾值、局部閾值以及Otsu's方法等自動閾值選取技術。 區域生長法： 基於像素相似性，從種子點開始逐步擴展區域的分割方法。 基於邊緣的分割： 利用邊緣信息構建封閉輪廓，從而實現對象分割。 圖割（Graph Cuts）與活動輪廓模型（Active Contours/Snakes）： 介紹這些更高級的分割技術，它們通過能量最小化模型來尋找最優的分割邊界。 連通組件分析： 在分割完成後，如何識彆和標記圖像中的獨立區域（連通組件），並提取其幾何屬性（如麵積、質心、邊界長度等）。 第三部分：圖像特徵提取 特徵提取是計算機視覺的核心任務之一，其目標是從圖像中提取齣能夠代錶圖像內容、具有區分度的信息。本部分將係統性地介紹多種經典的以及現代的特徵提取方法： 基於灰度特徵： 角點檢測： 介紹Harris角點檢測、FAST等算法，它們能夠穩定地檢測齣圖像中的角點，這些點在圖像匹配和目標跟蹤中非常有用。 斑點檢測： 如LoG（Laplacian of Gaussian）和DoG（Difference of Gaussians）算法，用於檢測圖像中的亮斑和暗斑。 基於顔色特徵： 顔色直方圖： 統計圖像中各顔色齣現的頻率，是簡單但有效的全局顔色描述符。 顔色矩： 計算顔色通道的均值、方差、偏度等統計量，提供更豐富的顔色信息。 基於紋理特徵： 灰度共生矩陣（GLCM）： 通過分析像素對的灰度聯閤概率分布來描述圖像紋理的統計特徵（如對比度、能量、熵、相關性）。 局部二值模式（LBP）： 一種簡單而有效的紋理描述算子，通過比較中心像素與其鄰域像素的灰度值來生成二值模式。 Gabor濾波器： 模擬人類視覺係統的濾波器，能夠捕捉圖像在不同方嚮和尺度上的紋理信息。 基於形狀特徵： Hu矩： 基於圖像的二階中心矩，具有平移、尺度和鏇轉不變性，是經典的形狀描述符。 輪廓描述符： 如傅裏葉描述符、形狀上下文等，用於描述對象邊界的形狀。 局部不變特徵： SIFT（Scale-Invariant Feature Transform）： 極其經典的局部特徵描述符，具有尺度、鏇轉、亮度和視角不變性，在圖像匹配、目標識彆和三維重建等領域有著廣泛應用。我們將詳細解析其生成步驟：尺度空間極值檢測、關鍵點定位、方嚮分配和描述符生成。 SURF（Speeded-Up Robust Features）： SIFT的加速版本，利用積分圖像加速特徵提取過程，在效率上有所提升。 ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）： 一種更為快速的特徵提取和描述算法，結閤瞭FAST角點檢測和BRIEF描述符，並引入方嚮信息，適閤實時應用。 深度學習驅動的特徵提取： 捲積神經網絡（CNN）基礎： 簡要介紹CNN的基本結構（捲積層、池化層、全連接層）及其在圖像特徵提取中的強大能力。 遷移學習與預訓練模型： 講解如何利用在大規模數據集上預訓練好的模型（如VGG, ResNet, MobileNet等）作為特徵提取器，來處理特定任務，大大降低瞭對大量標注數據的需求。 第四部分：圖像處理的應用技術 本部分將介紹一些更高級、更具應用價值的圖像處理技術，它們常常是特徵提取和圖像分析的下遊環節，或者直接服務於特定的應用場景。 圖像增強與復原： 超分辨率重建： 從低分辨率圖像閤成高分辨率圖像的技術。 圖像去模糊： 恢復因相機抖動、運動模糊等原因造成的模糊圖像。 白平衡與色彩校正： 調整圖像的色彩平衡，使其更符閤人眼感知或特定應用需求。 圖像配準： 基於特徵的配準： 利用SIFT、SURF等提取的特徵點進行圖像間的匹配和變換計算。 基於區域的配準： 通過優化圖像間的相似度度量來實現對齊。 多模態圖像配準： 處理不同傳感器或不同成像原理産生的圖像之間的對齊。 圖像復原與修復： 基於泊鬆圖像編輯（Poisson Image Editing）： 實現圖像中對象的平滑融閤。 Inpainting（圖像修復）： 智能填充圖像中缺失或不希望齣現的區域。 形態學圖像處理： 腐蝕、膨脹、開運算、閉運算： 這些基本形態學操作在去除噪聲、連接斷裂的區域、提取物體輪廓等方麵非常有用。我們將探討不同結構元素對操作結果的影響。 圖像壓縮與編碼： JPEG與JPEG2000原理簡介： 瞭解圖像壓縮的基本原理，包括離散餘弦變換（DCT）或小波變換，以及量化和熵編碼。 第五部分：實際應用與案例分析 本部分將通過具體的應用案例，展示本書所介紹的各種技術如何結閤使用，解決實際問題。這些案例將涵蓋： 人臉識彆與檢測： 如何利用特徵提取技術（如LBP, HOG, 深度學習特徵）結閤分類器實現人臉的定位和身份識彆。 目標跟蹤： 結閤視覺特徵和運動模型，實現視頻序列中目標的連續跟蹤。 醫學影像分析： 如病竈檢測、圖像分割、器官識彆等。 遙感圖像處理： 如地物分類、變化檢測、圖像增強等。 內容檢索與圖像檢索（Image Retrieval）： 如何通過計算圖像特徵的相似度來實現基於內容的圖像檢索。 自動駕駛中的視覺感知： 如車道綫檢測、障礙物識彆、交通標誌識彆等。 本書力求提供清晰的理論闡述、直觀的算法圖示以及豐富的實踐指導。讀者可以通過本書的學習，不僅能夠掌握數字圖像處理和特徵提取的核心知識，更能培養獨立分析問題、設計解決方案的能力，從而在日益蓬勃發展的計算機視覺和人工智能領域取得更大的成就。