計算機視覺

計算機視覺
定價:312
NT $ 312
  • 作者:劉紹輝
  • 出版社:電子工業出版社
  • 出版日期:2019-03-01
  • 語言:簡體中文
  • ISBN10:7121355485
  • ISBN13:9787121355486
  • 裝訂:平裝 / 227頁 / 16k / 19 x 26 x 1.14 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
 

內容簡介

電腦視覺是目前研究很為活躍的領域之一,很多新的技術和方法在電腦視覺中得到了成功的應用。本書以電腦視覺相關技術和模型為主線,討論當前這個領域的傳統技術和方法。
 
全書共分9章。
第1章介紹了人類視覺系統及其計算模型、JND模型和顯著性模型。
第2章介紹了圖像的基本表示,以及底層特徵,包括邊緣、角點、幾何形狀的檢測。
第3章介紹了基本的色度學及色彩模型,並對圖像形成過程進行了詳細介紹。隨後介紹了齊次座標及座標變換相關的知識,很後介紹了相機位置、方向和姿態估計。後幾章分別對運動場與光流相關的基礎和演算法、應用進行了論述。
第4章介紹了從圖像序列中估計2D和3D運動。
第5章介紹了差分運動分析及基於核函數的視覺跟蹤。
第6章介紹了蒙特卡洛羅運動分析。
第7章介紹了鉸鏈運動分析及人體姿態估計。
第8章介紹了多目標跟蹤演算法。
 
電腦視覺相關技術在實際生活中有著廣泛的應用,並在很近幾年取得巨大進展,尤其是深度學習技術的發展使更多人對電腦視覺領域產生了興趣。
 
本書可供計算機科學與技術、軟體工程、多媒體處理和信號處理等領域中關注電腦視覺、影像處理、模式識別及其應用的工程技術人員和科研教學人員閱讀,也可以作為研究生和大學高年級學生學習的教材和參考書。
 

作者介紹

劉紹輝副教授分別于1999年、2001年和2007年獲得哈爾濱工業大學計算數學及其應用軟體發展專業理學學士學位、計算數學理學碩士學位和電腦應用技術專業工學博士學位。是中國電腦學會高級會員。曾作為訪問教授和CSC國家公派訪問學者分別於2012年和2013年訪問韓國世宗大學和美國密蘇裡哥倫比亞大學。主持/參與多項國家自然科學基金、863、973等項目的研究。發表國內外刊物和會議學術論文100餘篇,論文他引1000餘次。
 
曾獲ICWAA2003會議最優論文獎,2016年軍隊科技進步二等獎。擔任國家自然科學基金通訊評審人、IEEE Trans. Multimedia、CSVT、CVIU等十餘種期刊和會議審稿人或副編輯。講授數位元影像處理、多媒體技術、電腦視覺、電腦視覺專題講座、現代密碼學原理與實踐、資訊安全新進展、最優化方法、資訊理論原理等研究生與本科生課程。參與哈工大“與高水準學者共建研究生課程”電腦視覺課程的建設。先後指導及協助指導碩士研究生30余名,並獲2017搜狐圖文匹配大賽全國總冠軍,以及多項藍橋杯全國軟體與資訊技術專業人才大賽獎項和哈工大年度科技創新獎項。
 

目錄

第1章  人類視覺系統及其建模 1
1.1  人類視覺系統概述 1
1.2  人眼基本視覺特性 4
1.2.1  色彩空間 4
1.2.2  多通道特性 5
1.2.3  亮度自我調整 5
1.2.4  對比度敏感度函數(CSF) 5
1.2.5  視覺掩蓋效應 6
1.3  立體視覺的形成過程 7
1.3.1  立體視覺系統的生理特性 7
1.3.2  立體視覺系統的心理特性 9
1.3.3  立體視覺生理特性與心理特性的關係 9
1.4  JND模型與顯著性模型 10
1.4.1  JND模型 10
1.4.2  顯著性模型 18
1.5  本章小結 19
參考文獻 19

第2章  圖像邊緣、角點檢測 20
2.1  圖像 20
2.2  灰度點陣圖圖像和彩色點陣圖圖像 21
2.3  GIF圖像格式和JPEG壓縮 24
2.3.1  GIF圖像 25
2.3.2  JPEG圖像 25
2.4  圖像邊緣及其檢測 31
2.4.1  邊緣類型 32
2.4.2  邊緣檢測的三個階段 33
2.4.3  濾波操作及雙邊濾波器 33
2.4.4  差分操作 36
2.4.5  邊緣檢測操作 37
2.4.6  非極大值抑制操作 37
2.4.7  幾種典型的邊緣檢測演算法 38
2.5  圖像角點檢測 41
2.5.1  圖像角點檢測基本原理及Harris角點檢測 41
2.5.2  FAST角點檢測 44
2.6  形狀檢測 44
2.6.1  標準Hough變換及圓形Hough變換 44
2.6.2  廣義Hough變換 46
2.6.3  三種常見Hough變換的區別 47
2.7  直線段檢測 47
本章小結 49
參考文獻 50

第3章  圖像形成與相機幾何 51
3.1  引言 51
3.1.1  色度學 51
3.1.2  三色視覺原理 52
3.2  圖像的形成 53
3.2.1  取景透鏡 54
3.2.2  抗混淆濾波器 57
3.2.3  紅外截止濾波器和保護玻璃 59
3.2.4  圖像感測器 59
3.3  齊次座標 64
3.4  小孔成像 65
3.5  圖像坐標系、相機坐標系和世界坐標系 67
3.5.1  圖像坐標系 67
3.5.2  相機坐標系 68
3.5.3  世界坐標系 68
3.6  座標平移、伸縮和旋轉 68
3.6.1  座標平移 68
3.6.2  座標伸縮 69
3.6.3  座標旋轉 69
3.6.4  繞任意軸旋轉的矩陣表示 71
3.6.5  羅德里格斯公式 74
3.6.6  四元數 75
3.6.7  旋轉矩陣與旋轉角的關係 76
3.6.8  矩陣與運動的對應關係 77
3.6.9  世界坐標系到圖像坐標系的變換 78
3.6.10  透視相機模型 80
3.7  相機標定 80
3.7.1  相機畸變 83
3.7.2  相機標定 84
3.8  相機位置和方向 84
3.9  姿態估計 86
本章小結 88
習題3 88
參考文獻 88

第4章  從圖像序列中估計2D和3D運動 89
4.1  運動場與光流場 89
4.2  光流計算 91
4.2.1  光流方程 91
4.2.2  經典光流計算方法 92
4.2.3  光流演算法的改進 94
4.3  光流技術的研究難點及策略 100
4.3.1  魯棒的光流估計 101
4.3.2  壓縮感知及基於稀疏模型的光流估計 103
4.3.3  光流分佈資訊的統計研究 105
4.4  3D運動恢復 107
4.4.1  透視投影成像的幾何模型 107
4.4.2  3D運動場 109
4.4.3  3D運動場到2D速度場的投影轉換模型 111
4.4.4  2D速度場的局部擬合及三維運動參數估計 112
參考文獻 114

第5章  差分運動分析及基於核函數的視覺跟蹤 120
5.1  基於差分方法的光流計算 120
5.1.1  光流通用模型 120
5.1.2  模型資料項目 121
5.1.3  HS模型的計算方法 126
5.2  視覺跟蹤概述 128
5.2.1  視覺跟蹤的分類 129
5.2.2  視頻目標跟蹤演算法的組成 130
5.3  核函數跟蹤演算法 130
5.3.1  核函數跟蹤演算法的問題及發展 131
5.3.2  目標及候選圖像區域表達 131
5.3.3  相似性度量 132
5.3.4  概率密度估計 133
5.3.5  Mean Shift 136
5.3.6  誤差平方和測度及牛頓反覆運算 140
5.3.7  多極值點問題 141
5.4  本章小結 142
參考文獻 142

第6章  蒙特卡羅運動分析 145
6.1  跟蹤問題的形式化表示 145
6.1.1  Markov性假設 145
6.1.2  三個基本模型 145
6.1.3  推測過程 146
6.2  卡爾曼濾波與廣義卡爾曼濾波 146
6.2.1  狀態空間標記法和參數估計 146
6.2.2  標準卡爾曼濾波 147
6.2.3  廣義卡爾曼濾波 148
6.3  特徵表示與提取 149
6.3.1  顏色長條圖 149
6.3.2  形狀特徵 150
6.3.3  尺度不變輪廓特徵的表示 150
6.4  目標跟蹤方法評價指標 152
6.5  序列Monte Carlo方法研究 153
6.5.1  Monte Carlo方法 153
6.5.2  重要性採樣 156
6.5.3  序列重要性採樣 158
6.5.4  退化問題 160
6.5.5  粒子濾波的改進方法 164
6.5.6  粒子濾波的收斂性 170
6.6  本章小結 174
參考文獻 175

第7章  鉸鏈運動分析及人體姿態估計 180
7.1  人體模型及觀測似然函數 180
7.1.1  人體模型 180
7.1.2  觀測似然函數 181
7.2  類比退火的粒子濾波演算法 181
7.2.1  粒子濾波演算法 181
7.2.2  模擬退火 182
7.2.3  模擬退火的粒子濾波 183
7.3  非參數置信傳播演算法 183
7.4  人體運動估計 184
7.4.1  條件隨機場理論 185
7.4.2  人體與外觀模型 190
7.5  本章小結 192
參考文獻 192

第8章  多目標跟蹤演算法 194
8.1  多目標跟蹤概述 194
8.1.1  目標運動模型 195
8.2  資料關聯演算法 197
8.2.1  □近鄰域法 197
8.2.2  概率資料關聯演算法 197
8.2.3  聯合概率資料互聯演算法 199
8.2.4  其他的經典演算法 201
8.3  基於圖模型的多目標跟蹤演算法 202
8.3.1  概率圖模型分析 203
8.3.2  概率圖模型推理方法 213
8.4  本章小結 224
參考文獻 225
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