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電腦視覺(新一代信息技術人工智慧戰略性新興領域十四五高等教育系列教材)

  • 作者：編者:胡永利|責編:吉玲//趙曉峰
  • 出版社：機械工業
  • ISBN：9787111776390
  • 出版日期：2024/12/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：206
人民幣：RMB 49.8 元      售價：元
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內容大鋼
    本書分10章介紹了電腦視覺的基本概念、底層視覺信號處理技術、高級電腦視覺技術，以及電腦視覺技術應用等內容。第1章為緒論，介紹了人類視覺與電腦視覺的基本概念，回顧了電腦視覺的發展歷史，介紹了經典的電腦視覺理論、主要應用場景和面臨的挑戰。第2?6章介紹了底層視覺信號處理技術。其中，第2章介紹了圖像的表示和處理，第3章介紹了圖像的點特徵表示，第4章介紹了圖像的線特徵表示，第5章介紹了圖像的區域分割技術，第6章介紹了紋理分析的相關概念和方法。第7?9章介紹了高級電腦視覺技術，包括第7章的攝像機成像模型，第8章的三維重建，第9章的運動分析。第10章介紹了電腦視覺技術在圖像分類、目標檢測和跟蹤等方面的應用。
    本書適合作為普通高校人工智慧、電腦、自動化等相關專業的教材，也可作為廣大從事電腦視覺技術應用研發人員的參考讀物。
作者介紹
編者:胡永利|責編:吉玲//趙曉峰
目錄
第1章  緒論
  1.1  人類視覺
  1.2  電腦視覺
  1.3  電腦視覺的發展
  1.4  經典電腦視覺理論
  1.5  電腦視覺的應用和面臨的挑戰
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第2章  圖像表示和處理
  2.1  圖像的表示
  2.2  圖像的基本性質
    2.2.1  距離
    2.2.2  連通性
    2.2.3  邊緣和邊界
    2.2.4  直方圖
    2.2.5  圖像中的雜訊
  2.3  圖像處理數學基礎
    2.3.1  卷積
    2.3.2  傅里葉變換
  2.4  常用圖像處理技術
    2.4.1  亮度變換
    2.4.2  直方圖變換
    2.4.3  空域濾波
    2.4.4  頻域濾波
  2.5  卷積神經網路基礎
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第3章  圖像的點特徵表示
  3.1  圖像點特徵介紹
  3.2  圖像關鍵點檢測演算法
    3.2.1  Harris角點檢測
    3.2.2  SIFT關鍵點檢測
    3.2.3  HardNet點特徵學習
    3.2.4  Key.Net關鍵點檢測網路
  3.3  圖像點特徵應用
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第4章  圖像的線特徵表示
  4.1  邊緣檢測
    4.1.1  邊緣和邊緣檢測
    4.1.2  微分邊緣檢測
    4.1.3  Canny邊緣檢測
  4.2  活動輪廓模型（Snake模型）
  4.3  主動形狀模型（ASM）
    4.3.1  基本原理
    4.3.2  ASM的建立
    4.3.3  ASM的形狀搜索

  4.4  Hough變換
    4.4.1  直線檢測
    4.4.2  曲線檢測
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第5章  區域分割
  5.1  區域分割的概念
  5.2  傳統數字圖像區域分割演算法
    5.2.1  閾值分割法
    5.2.2  區域生長法
    5.2.3  分裂合併法
    5.2.4  分水嶺演算法
  5.3  基於深度學習的區域分割演算法
    5.3.1  全卷積分割網路
    5.3.2  U-net分割網路
    5.3.3  DeepLab系列分割網路
    5.3.4  預訓練大模型分割網路（SAM）
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第6章  紋理分析
  6.1  紋理的概念
  6.2  經典紋理分析方法
    6.2.1  灰度共生矩陣
    6.2.2  Gabor小波
  6.3  基於深度學習的紋理分析方法
    6.3.1  紋理分類網路PCANet
    6.3.2  基於CNN的紋理合成網路
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第7章  攝像機成像模型
  7.1  成像原理
    7.1.1  小孔成像
    7.1.2  凸透鏡成像
    7.1.3  攝像機成像原理
    7.1.4  齊次坐標
  7.2  攝像機成像模型
  7.3  攝像機標定
    7.3.1  直接線性變換法（DLT）
    7.3.2  平面標定法
    7.3.3  基於一維標定物的標定方法
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第8章  三維重建
  8.1  三維重建介紹
    8.1.1  三維重建的目的與任務
    8.1.2  三維重建的應用

  8.2  多視幾何
    8.2.1  極幾何關係
    8.2.2  基礎矩陣估計
  8.3  基於立體視覺的三維重建
    8.3.1  基於SFM的三維重建
    8.3.2  基於多目立體視覺（MVS）的三維重建
    8.3.3  基於深度學習的三維重建
  8.4  其他三維重建技術
    8.4.1  結構光
    8.4.2  激光掃描
    8.4.3  光度立體重建
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第9章  運動分析
  9.1  運動分析簡介
  9.2  時間差分方法
  9.3  背景減除法
    9.3.1  單高斯模型
    9.3.2  混合高斯模型
    9.3.3  ViBe演算法模型
    9.3.4  CodeBook演算法
  9.4  光流法
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻
第10章  電腦視覺應用
  10.1  圖像分類
    10.1.1  ResNet
    10.1.2  Vision Transformer
    10.1.3  圖像分類數據集介紹
  10.2  目標檢測
    10.2.1  滑動窗口法
    10.2.2  Faster R-CNN
    10.2.3  YOLOv
    10.2.4  目標檢測數據集介紹
  10.3  目標跟蹤
    10.3.1  經典目標跟蹤演算法——Mean Shift
    10.3.2  深度目標跟蹤演算法——FCNT
    10.3.3  目標跟蹤數據集介紹
  本章小結
  思考題與習題
  參考文獻

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