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彩色電腦視覺(基礎與應用)/清華電腦圖書譯叢

  • 作者：(荷)西奧·蓋維爾斯//阿爾然·吉森尼//約斯特·范德·魏約爾//簡-馬克·戈伊斯布羅克|責編:龍啟銘|譯者:章毓晉
  • 出版社：清華大學
  • ISBN：9787302582366
  • 出版日期：2022/01/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：268
人民幣：RMB 69 元      售價：元
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內容大鋼
    本書對電腦視覺中有關彩色信息的基礎和應用技術進行了全面和深入的介紹。本書主要內容包括彩色視覺和彩色成像，基於像素、彩色比率、導數、機器學習的光度不變性，光源估計和色彩適應，使用低層特徵、色域方法、機器學習的彩色恆常性，彩色特徵檢測和描述，彩色圖像分割等。本書還給出了彩色電腦視覺技術在目標和場景識別、彩色命名、多光譜圖像分割中具體應用的事例和結果。
    本書可作為信號與信息處理、通信與信息系統、電子與通信工程、模式識別與智能系統、電腦科學以及視覺生理學、視覺心理學和視覺認知學等學科大學高年級本科生或研究生專業課教材和教學參考書，還可供涉及圖像技術應用行業（如生物醫學、電視廣播、工業自動化、文檔識別、機器人、電子醫療設備、遙感測繪、智能交通和軍事偵察等）的科技工作者科研參考。
作者介紹
(荷)西奧·蓋維爾斯//阿爾然·吉森尼//約斯特·范德·魏約爾//簡-馬克·戈伊斯布羅克|責編:龍啟銘|譯者:章毓晉
目錄
  第1章  引言
    1.1  從基礎到應用
    1.2  第1部分：彩色基礎
    1.3  第2部分：光度不變性
      1.3.1  基於物理性質的不變性
      1.3.2  基於機器學習的不變性
    1.4  第3部分：彩色恆常性
    1.5  第4部分：彩色特徵提取
      1.5.1  從亮度到彩色
      1.5.2  特徵、描述符和顯著性
      1.5.3  分割
    1.6  第5部分：應用
      1.6.1  檢索和視覺探索
      1.6.2  彩色命名
      1.6.3  多光譜應用
    1.7  本章小結
第1部分  彩色基礎
  第2章  彩色視覺
    2.1  引言
    2.2  彩色信息處理步驟
      2.2.1  眼睛和光學
      2.2.2  視網膜：桿狀細胞和錐狀細胞
      2.2.3  神經節細胞和感受野
      2.2.4  外側膝狀核和視覺皮層
    2.3  視覺系統的色度特性
      2.3.1  色度適應
      2.3.2  人類彩色恆常性
      2.3.3  空間相互作用
      2.3.4  色度辨別和色覺障礙
    2.4  本章小結
  第3章  彩色成像
    3.1  朗伯反射模型
    3.2  雙色反射模型
    3.3  庫貝卡·蒙克模型
    3.4  對角模型
    3.5  彩色空間
      3.5.1  XYZ系統
      3.5.2  RGB系統
      3.5.3  對立彩色空間
      3.5.4  感知均勻彩色空間
      3.5.5  直觀彩色模型
    3.6  本章小結
第2部分  光度不變性
  第4章  基於像素的光度不變性
    4.1  歸一化彩色空間
    4.2  對立彩色空間
    4.3  HSV彩色空間
    4.4  合成彩色空間
      4.4.1  體反射率不變性
      4.4.2  體和表面反射率不變性

    4.5  雜訊穩定性和直方圖構建
      4.5.1  雜訊擴散
      4.5.2  通過變換的彩色擴散雜訊示例
      4.5.3  使用可變核密度構建直方圖
    4.6  應用：基於彩色的目標識別
      4.6.1  數據集合性能測量
      4.6.2  抗雜訊的魯棒性模擬數據
    4.7  本章小結
  第5章  彩色比率的光度不變性
    5.1  光源不變彩色比率
    5.2  光源不變邊緣檢測
    5.3  模糊魯棒和彩色恆常圖像描述
    5.4  應用：基於彩色比率的圖像檢索
      5.4.1  光源彩色的魯棒性
      5.4.2  高斯模糊的魯棒性
      5.4.3  真實世界模糊效果的魯棒性
    5.5  本章小結
  第6章  基於導數的光度不變性
    6.1  完全光度不變數
      6.1.1  高斯彩色模型
      6.1.2  RGB相機的高斯彩色模型
      6.1.3  高斯彩色模型的導數
      6.1.4  朗伯反射模型的微分不變數
      6.1.5  雙色反射模型的微分不變數
      6.1.6  完全彩色不變數小結
      6.1.7  二維中的幾何彩色不變數
    6.2  准不變數
      6.2.1  雙色反射模型中的邊緣
      6.2.2  光度變數和准不變數
      6.2.3  准不變數與完全不變數的聯繫
      6.2.4  完全不變數和准不變數的局部化和鑒別能力
    6.3  本章小結
  第7章  基於機器學習的光度不變性
    7.1  從多樣化的集合中學習
    7.2  時域集合學習
    7.3  為區域檢測學習彩色不變數
    7.4  實驗
      7.4.1  誤差測度
      7.4.2  皮膚檢測：靜止圖像
      7.4.3  視頻中的道路檢測
    7.5  本章小結
第3部分  彩色恆常性
  第8章  光源估計和色彩適應
    8.1  光源估計
    8.2  色彩適應
  第9章  使用低層特徵的彩色恆常性
    9.1  通用灰色世界
    9.2  灰色邊緣
    9.3  基於物理的方法
    9.4  本章小結

  第10章  使用色域方法的彩色恆常性
    10.1  使用導數結構的色域映射
      10.1.1  對角偏移模型
      10.1.2  像素值線性組合的色域映射
      10.1.3  N-jet色域
    10.2  色域映射演算法的組合
      10.2.1  組合可行集
      10.2.2  組合演算法輸出
    10.3  本章小結
  第11章  基於機器學習的彩色恆常性
    11.1  概率方法
    11.2  使用輸出統計的組合
    11.3  使用自然圖像統計的組合
      11.3.1  空間圖像結構
      11.3.2  演算法選擇
    11.4  使用語義信息的方法
      11.4.1  使用場景類別
      11.4.2  使用高層視覺信息
    11.5  本章小結
  第12章  彩色恆常性方法的評價
    12.1  數據集
      12.1.1  高光譜數據
      12.1.2  RGB數據
      12.1.3  小結
    12.2  性能評估
      12.2.1  數學距離
      12.2.2  感知距離
      12.2.3  彩色恆常性距離
      12.2.4  感知分析
    12.3  實驗
      12.3.1  比較演算法性能
      12.3.2  評價
    12.4  本章小結
第4部分  彩色特徵提取
  第13章  彩色特徵檢測
    13.1  彩色張量
      13.1.1  光度不變導數
      13.1.2  彩色坐標變換的不變性
      13.1.3  魯棒的完全光度不變性
      13.1.4  基於彩色張量的特徵
      13.1.5  實驗：魯棒特徵點檢測和提取
    13.2  彩色顯著性
      13.2.1  彩色獨特性
      13.2.2  基於物理的去相關
      13.2.3  彩色圖像的統計
      13.2.4  提升彩色顯著性
      13.2.5  彩色獨特性的評估
      13.2.6  重複性
      13.2.7  通用性說明
    13.3  本章小結

  第14章  彩色特徵描述
    14.1  基於高斯導數的描述符
    14.2  鑒別力
    14.3  不變性層次
    14.4  信息內容
      14.4.1  實驗結果
    14.5  本章小結
  第15章  彩色圖像分割
    15.1  彩色蓋伯濾波
    15.2  朗伯反射下的不變蓋伯濾波器
    15.3  基於彩色的紋理分割
    15.4  使用不變各向異性濾波的材料識別
      15.4.1  MR8-NC濾波器組
      15.4.2  MR8-INC濾波器組
      15.4.3  MR8-LINC濾波器組
      15.4.4  MR8-SLINC濾波器組
      15.4.5  濾波器組特性小結
    15.5  彩色不變碼本和特定材料的適應
    15.6  實驗
      15.6.1  使用彩色不變碼本的材料分類
      15.6.2  材料圖像的彩色紋理分割
      15.6.3  使用自適應彩色不變數碼本的材料分類
    15.7  基於德勞內三角剖分的圖像分割
      15.7.1  基於光度彩色不變性的同質性
      15.7.2  基於相似謂詞的同質性
      15.7.3  差異測度
      15.7.4  分割結果
    15.8  本章小結
第5部分  應用
  第16章  目標和場景識別
    16.1  對角模型
    16.2  彩色SIFT描述符
    16.3  目標和場景識別
      16.3.1  特徵提取流水線
      16.3.2  分類
      16.3.3  圖像基準：PASCAL視覺目標類挑戰
      16.3.4  視頻基準：Mediamill挑戰
      16.3.5  評價準則
    16.4  結果
      16.4.1  圖像基準：PASCALVOC挑戰
      16.4.2  視頻基準：Mediamill挑戰
      16.4.3  比較
    16.5  本章小結
  第17章  彩色命名
    17.1  基本彩色術語
    17.2  源自校準數據的彩色名稱
      17.2.1  模糊彩色命名
      17.2.2  彩色類別
      17.2.3  無色類別
      17.2.4  模糊集估計

    17.3  源自未校準數據的彩色名稱
      17.3.1  彩色名稱數據集
      17.3.2  學習彩色名稱
      17.3.3  賦彩色名稱到測試圖像
      17.3.4  靈活性彩色名稱數據集
    17.4  實驗結果
    17.5  本章小結
  第18章  多光譜圖像分割
    18.1  反射和相機模型
      18.1.1  多光譜成像
      18.1.2  相機和成像模型
      18.1.3  白平衡
    18.2  光度不變距離測度
      18.2.1  色度極角間的距離
      18.2.2  色調極角間的距離
      18.2.3  討論
    18.3  誤差擴散
      18.3.1  源自光子雜訊的不確定性擴散
      18.3.2  不確定性的擴散
    18.4  基於聚類的光度不變區域檢測
      18.4.1  魯棒K-均值聚類
      18.4.2  光度不變分割
    18.5  實驗
      18.5.1  不確定性在變換頻譜中的擴散
      18.5.2  光度不變聚類
    18.6  本章小結
引用指南
參考文獻
索引

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