计算机视觉教程2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

计算机视觉教程PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第1章 绪论1

1.1 计算机视觉1

1.1.1 视觉概述1

1.1.2 计算机视觉的目标2

1.1.3 相关学科3

1.1.4 应用领域4

1.2 图像基础5

1.2.1 图像及类别5

1.2.2 图像表达和显示7

1.2.3 图像存储8

1.3 像素间联系11

1.3.1 像素邻域11

1.3.2 像素间距离12

1.4 本书内容提要15

1.4.1 计算机视觉系统及模块15

1.4.2 如何学习使用本书16

总结和复习19

第2章 图像采集21

2.1 采集装置21

2.2 采集模型23

2.2.1 几何成像模型23

2.2.2 亮度成像模型29

2.2.3 空间和幅度分辨率31

2.3 采集方式32

2.3.1 成像方式一览33

2.3.2 结构光法33

2.4 摄像机标定35

2.4.1 标定程序和步骤35

2.4.2 两级标定法38

总结和复习41

第3章 图像预处理43

3.1 坐标变换43

3.1.1 基本坐标变换43

3.1.2 几何失真校正45

3.2 灰度映射47

3.2.1 灰度映射原理47

3.2.2 灰度映射示例48

3.3 直方图修正49

3.3.1 直方图均衡化50

3.3.2 直方图规定化52

3.4 空域滤波55

3.4.1 原理和分类55

3.4.2 线性平滑滤波57

3.4.3 线性锐化滤波58

3.4.4 非线性平滑滤波59

3.4.5 非线性锐化滤波62

总结和复习63

第4章 基元检测65

4.1 边缘检测65

4.1.1 检测原理66

4.1.2 一阶导数算子67

4.1.3 二阶导数算子70

4.1.4 边界闭合74

4.1.5 边界细化75

4.2 SUSAN算子76

4.2.1 USAN原理76

4.2.2 角点和边缘检测77

4.3 哈里斯兴趣点算子80

4.4 哈夫变换82

4.4.1 基本哈夫变换82

4.4.2 广义哈夫变换85

4.4.3 完整广义哈夫变换87

4.5 椭圆定位和检测88

4.6 位置直方图技术90

总结和复习92

第5章 目标分割94

5.1 轮廓搜索94

5.1.1 图搜索95

5.1.2 动态规划96

5.2 主动轮廓模型97

5.2.1 主动轮廓97

5.2.2 能量函数98

5.3 基本阈值技术100

5.3.1 原理和分类100

5.3.2 全局阈值的选取102

5.3.3 局部阈值的选取104

5.3.4 动态阈值的选取106

5.4 特色阈值方法107

5.4.1 多分辨率阈值107

5.4.2 过渡区阈值109

5.5 特征空间聚类111

5.5.1 基本聚类方法111

5.5.2 均移确定聚类中心112

总结和复习113

第6章 目标表达和描述115

6.1 基于边界的表达115

6.1.1 链码116

6.1.2 边界段和凸包117

6.1.3 边界标记118

6.2 基于区域的表达120

6.2.1 四叉树120

6.2.2 围绕区域121

6.2.3 骨架122

6.3 基于边界的描述124

6.3.1 边界长度和直径124

6.3.2 边界形状数125

6.3.3 轮廓形状矩阵126

6.4 基于区域的描述127

6.4.1 区域面积和密度127

6.4.2 区域形状数128

6.4.3 区域不变矩129

6.4.4 拓扑描述符131

总结和复习132

第7章 纹理分析134

7.1 统计描述方法134

7.1.1 灰度共生矩阵135

7.1.2 基于共生矩阵的描述136

7.1.3 基于能量的描述137

7.2 结构描述方法139

7.2.1 结构描述原理139

7.2.2 纹理镶嵌141

7.2.3 局部二值模式142

7.3 频谱描述方法144

7.3.1 傅里叶频谱描述144

7.3.2 盖伯频谱描述145

7.4 纹理图像分割147

7.4.1 有监督纹理分割148

7.4.2 无监督纹理分割150

总结和复习152

第8章 形状分析154

8.1 形状紧凑性描述符155

8.2 形状复杂性描述符160

8.3 基于多边形的形状分析163

8.3.1 多边形计算163

8.3.2 多边形描述164

8.4 基于曲率的形状分析166

8.4.1 轮廓曲率166

8.4.2 曲面曲率169

总结和复习170

第9章 立体视觉172

9.1 立体视觉模块172

9.2 双目成像和视差174

9.2.1 双目横向模式174

9.2.2 双目横向会聚模式176

9.2.3 双目纵向模式177

9.3 基于区域的立体匹配178

9.3.1 模板匹配179

9.3.2 双目立体匹配180

9.4 基于特征的立体匹配186

9.4.1 点对点的方法186

9.4.2 动态规划匹配188

总结和复习189

第10章 三维景物恢复192

10.1 由光移恢复表面朝向193

10.1.1 表面反射特性193

10.1.2 目标表面朝向196

10.1.3 反射图196

10.1.4 光度立体学求解198

10.2 从影调获取形状信息199

10.2.1 影调与形状199

10.2.2 求解亮度方程202

10.3 纹理变化与表面朝向204

10.3.1 三种典型变化204

10.3.2 确定线段的纹理消失点206

10.4 根据焦距确定深度209

总结和复习210

第11章 运动分析212

11.1 运动分类和表达213

11.2 全局运动检测216

11.2.1 利用图像差的运动检测216

11.2.2 基于模型的运动检测219

11.3 运动目标检测和分割221

11.3.1 背景建模221

11.3.2 运动目标跟踪225

11.3.3 运动目标分割229

11.4 运动光流和表面取向230

11.4.1 光流约束方程230

11.4.2 光流计算231

11.4.3 光流与表面取向235

总结和复习238

第12章 景物识别240

12.1 统计模式分类240

12.1.1 模式分类原理241

12.1.2 最小距离分类器241

12.1.3 最优统计分类器242

12.2 感知机246

12.3 支持向量机249

12.4 结构模式识别252

12.4.1 字符串结构识别252

12.4.2 树结构识别255

总结和复习257

第13章 广义匹配259

13.1 目标匹配260

13.1.1 匹配的度量260

13.1.2 字符串匹配263

13.1.3 惯量等效椭圆匹配264

13.2 动态模式匹配266

13.3 关系匹配269

13.3.1 关系表达和距离269

13.3.2 关系匹配模型270

13.4 图同构匹配272

13.4.1 图论基础272

13.4.2 图同构和匹配275

总结和复习276

第14章 时空行为理解279

14.1 时空技术279

14.2 时空兴趣点281

14.3 动态轨迹学习和分析283

14.3.1 自动场景建模283

14.3.2 路径学习285

14.3.3 自动活动分析287

14.4 动作分类和识别288

14.4.1 动作分类288

14.4.2 动作识别290

14.5 活动和行为建模293

14.5.1 动作建模294

14.5.2 活动建模和识别297

总结和复习301

第15章 场景解释303

15.1 线条图标记解释303

15.2 体育比赛视频排序306

15.3 计算机视觉系统模型311

15.3.1 多层次串行结构311

15.3.2 知识库为中心的辐射结构312

15.3.3 知识库为根的树结构313

15.3.4 多模块交叉配合结构314

15.4 计算机视觉理论框架315

15.4.1 马尔视觉计算理论315

15.4.2 对马尔理论框架的改进318

15.4.3 新理论框架的研究319

总结和复习321

部分练习题解答323

参考文献329

索引338