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    計算機視覺:從感知到重建

    ...

    • ISBN:978-7-5478-6495-1
    • 作者:高盛華 厲征鑫 著
    • 定價:¥149 元
    • 出版時間:2024-02-01
    • 版次:01
    • 印次:01
    • 裝幀:
    • 紙張:
    • 開本:16
    • 字數:
    • 頁數:

          本書主要介紹和探討計算機視覺的一系列核心主題,包括相機成像,圖像處理、分析和感知,三維重建等。首先介紹了相機模型、成像過程以及圖像的顏色模型、照射模型、渲染模型等;然后系統性地介紹了圖像濾波、特征提取、圖像和視頻感知與理解等多種任務,不僅詳細講解了各任務中的經典方法,還全面地介紹了前沿的基于深度學習的方法;最后介紹了三維重建中涉及的幾何原理、重建步驟以及基于深度學習的新方法。

          本書針對每一個核心問題單獨成章,并著重講解基本概念。通過大量的彩圖,幫助讀者理解問題。適合作為本科及研究生的計算機視覺和數字圖像處理課程的教材,并且可以作為深度學習課程的參考書。同時,也可供對計算機視覺感興趣的相關專業人士參考。

    目  錄

     

    第1章 相機成像模型 /1

    1.1 引言 /1

    1.2 簡單的相機模型 /2

    1.2.1 相機數學模型 /2

    1.2.2 相機的內參 /4

    1.2.3 相機的外參 /6

    1.2.4 相機成像公式 /7

    1.2.5 相機成像畸變 /7

    1.3 圖像的顏色 /10

    1.3.1 基于拜爾濾波器的顏色感知 /10

    1.3.2 RGB顏色模型 /11

    1.3.3 HSV顏色模型 /12

    1.4 圖像的亮度 /14

    1.4.1 空間中的光 /14

    1.4.2 物體表面的光線反射 /16

    1.4.3 薄透鏡成像的輻射度學 /17

    1.4.4 數字成像過程 /19

    1.5 渲染 /20

    1.5.1 渲染方程 /20

    1.5.2 光線追蹤算法 /20

    1.6 本章小結 /23

    第2章 圖像空間濾波 /24

    2.1 引言 /24

    2.2 卷積和互相關 /25

    2.2.1 卷積 /25

    2.2.2 互相關 /26

    2.3 圖像的平滑 /28

    2.3.1 鄰域均值濾波 /28

    2.3.2 加權均值濾波 /28

    2.3.3 高斯均值濾波 /29

    2.3.4 中值濾波 /30

    2.3.5 雙邊濾波 /30

    2.4 圖像的銳化 /32

    2.4.1 梯度銳化 /32

    2.4.2 拉普拉斯算子的二階微分銳化 /33

    2.4.3 非銳化掩膜與高頻提升濾波 /34

    2.5 本章小結 /35

    第3章 圖像特征提取 /36

    3.1 引言 /36

    3.2 基于非學習方法的邊緣檢測 /37

    3.2.1 邊緣、導數和梯度 /39

    3.2.2 邊緣的卷積形式計算 /40

    3.2.3 噪聲對邊緣檢測的影響和處理方法 /41

    3.2.4 Canny邊緣檢測算子 /43

    3.3 基于深度學習的邊緣檢測 /45

    3.3.1 HED/45

    3.3.2 RCF/47

    3.3.3 CASENet/49

    3.4 基于非學習方法的關鍵點檢測 /51

    3.4.1 角點檢測原理 /53

    3.4.2 Harris角點檢測 /54

    3.4.3 Harris角點檢測的優勢與不足 /58

    3.4.4 高斯拉普拉斯算子 /59

    3.4.5 高斯差分算子 /64

    3.5 基于深度學習的語義關鍵點檢測 /65

    3.5.1 基于深度學習的人臉關鍵點檢測 /65

    3.5.2 人體關鍵點檢測 /69

    3.5.3 房間布局估計 /74

    3.6 基于非學習方法的直線檢測 /78

    3.6.1 最小二乘法 /78

    3.6.2 基于RANSAC的直線擬合 /82

    3.6.3 霍夫變換 /84

    3.7 基于深度學習的線段檢測 /87

    3.7.1 基于圖表示的線段檢測 /87

    3.7.2 基于向量場表示的線段檢測 /88

    3.7.3 語義直線檢測及應用 /89

    3.8 本章小結 /91

    參考文獻 /91

    第4章 圖像分類 /94

    4.1 引言 /94

    4.2 圖像表達 /97

    4.3 基于手動特征的圖像表達 /98

    4.3.1 基于顏色直方圖的圖像表達 /98

    4.3.2 基于經典的視覺詞袋模型的圖像表達 /99

    4.3.3 基于空間金字塔匹配模型的圖像表達 /104

    4.3.4 基于壓縮感知的圖像表達 /105

    4.3.5 基于高斯混合模型的圖像特征編碼 /107

    4.4 基于支持向量機的圖像分類 /108

    4.4.1 面向線性可分數據的支持向量機分類 /108

    4.4.2 面向非線性可分數據的支持向量機分類 /114

    4.4.3 基于支持向量機的多分類實現 /116

    4.4.4 基于視覺詞袋模型和支持向量機的圖像分類 /116

    4.5 基于自編碼器的圖像表達 /117

    4.5.1 多層感知機 /118

    4.5.2 自編碼器 /120

    4.5.3 降噪自編碼器 /121

    4.6 基于卷積神經網絡的圖像分類 /122

    4.6.1 卷積神經網絡的組件 /122

    4.6.2 神經網絡的訓練 /128

    4.6.3 代表性圖像分類卷積神經網絡 /131

    4.7 基于膠囊網絡的圖像分類 /143

    4.7.1 CapsNet/144

    4.7.2 堆疊膠囊自編碼器 /147

    4.8 基于Transformer的圖像分類 /149

    4.8.1 自然語言處理中的Transformer/149

    4.8.2 基于Transformer的圖像分類 /151

    4.9 本章小結 /159

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