計算機視覺-從理論到實踐 (微課版) 魯鵬 周琬婷 朱新山 9787115667434 【台灣高等教育出版社】
物品所在地：中國大陸
原出版社：人民郵電
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書名：計算機視覺-從理論到實踐 (微課版)
ISBN：9787115667434
出版社：人民郵電
著編譯者：魯鵬 周琬婷 朱新山
頁數：xxx
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1745167
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編輯推薦
適讀人群 ：本書可作為人工智能、智能科學與技術等專業計算機視覺、機器視覺等課程的教材，也可供計算機視覺領域的專業人士（包括開發人員、科技人員和研究學者）參考使用。
1 結構清晰，層次分明
本書共分為三篇，每篇針對計算機視覺的不同層面進行深入講解，從基礎理論到高級應用，層層遞進，便於讀者逐步掌握計算機視覺的核心知識。
2 內容豐富，覆蓋全面
本書基礎篇為讀者提供一個全面的計算機視覺概覽；識別篇介紹圖像分割技術，探討高效的像素聚類方法，以及這些方法如何提升圖像處理的效果；重建篇深入探討攝像機幾何學，為三維重建打下堅實的理論基礎。
3 理實結合，側重應用
本書不僅注重理論知識的講解，還介紹了大量的實際應用案例，使讀者能夠更好地將所學知識應用於實際問題的解決之中，進而錘煉扎實的工程實戰能力。
4 緊跟前沿，拓展眼界
本書涵蓋了計算機視覺領域的新研究成果和技術動態，可以幫助讀者把握行業發展趨勢，提升領域專業素養，拓展科技認知邊界。
5 講解深入，適用面廣
本書講解深入，適用面廣，適合計算機視覺領域的初學者、本科生、科研人員及相關行業的工程師閱讀和學習。
內容簡介
本書深入探索計算機視覺的核心技術，圍繞五大關鍵任務展開介紹，即圖像分類、圖像分割、目標檢測、目標跟蹤及三維重建。
本書共9章，分為三篇，即基礎篇、識別篇和重建篇，系統性地引導讀者逐步深入瞭解計算機視覺的複雜內涵與應用實踐。基礎篇（第1～4章 ）著重介紹了構成計算機視覺的通用理論與算法，包括但不限於圖像濾波技術的基本原理、邊緣檢測的實現方法、尺度不變特徵的提取策略及模型擬合的數學工具等，為後續章 節 的學習奠定必要的理論與技術基礎。識別篇（第5～7章 ）深入分析了機器解析圖像內容的高級能力，具體涉及圖像分割、圖像分類、目標檢測與跟蹤的經典算法及模型。重建篇（第8、9章 ）聚焦於如何從二維圖像數據中復原三維場景結構，詳細闡述了攝像機幾何原理、極幾何的應用、雙目立體視覺等關鍵技術的概念與算法，展現了從圖像像素到三維場景結構的轉換過程。
本書可作為人工智能、智能科學與技術等專業計算機視覺、機器視覺等課程的教材，也可供計算機視覺領域的專業人士（包括開發人員、科技人員和研究學者）參考使用。
作者簡介
魯鵬：
北京郵電大學人工智能學院副教授；2003年7月獲得華中科技大學圖像所碩士學位，2006年7月獲得中國科學院自動化所博士學位，2008年至2010年在北京大學人機交互與多媒體實驗室從事博士後研究工作；在北京郵電大學任教以來，長期從事本科生、研究生計算機視覺課程的教學工作，在B站上講授的計算機視覺相關課程的錄播視頻播放量超過100萬人次，同時，主講的計算機視覺在線慕課已在”學堂在線”上線；教學經驗豐富、成果顯著，出版《計算機視覺——從理論到實踐（微課版）》《計算機視覺基礎》等多部教材。
目錄
【章 名
目錄】
第 1章 緒論 1
第 2章 線性濾波器 8
第3章 圖像邊緣提取與模型擬合 27
第4章 局部特徵提取 56
第5章 圖像分割 81
第6章 圖像檢索與分類 94
第7章 目標檢測與跟蹤 117
第8章 攝像機幾何與標定 144
第9章 三維重建 175
【詳細
目錄】
第 1章 緒論 1
1 1 計算機視覺概述 1
1 2 相關學科 2
1 3 發展歷程 3
1 4 應用領域 5
本章 小結 7
習題 7
第 2章 線性濾波器 8
2 1 卷積 8
2 1 1 圖像表示與線性濾波 8
2 1 2 卷積的定義 10
2 1 3 卷積的性質 11
2 1 4 卷積示例 11
2 1 5 動手實踐：圖像銳化 13
2 2 圖像去噪 14
2 2 1 噪聲分析 14
2 2 2 中值濾波器 16
2 2 3 動手實踐：去除圖像中的椒鹽噪聲 18
2 2 4 高斯濾波 20
2 2 5 動手實踐：去除圖像中的高斯噪聲 24
本章 小結 26
習題 26
第3章 圖像邊緣提取與模型擬合 27
3 1 圖像邊緣與圖像求導 27
3 1 1 邊緣的位置特點 27
3 1 2 圖像導數與梯度 29
3 1 3 高斯一階偏導核 30
3 1 4 動手實踐：圖像求導 33
3 2 邊緣檢測 35
3 2 1 Canny邊緣檢測器 35
3 2 2 動手實踐：車道線檢測 37
3 3 模型擬合 38
3 3 1 最小二乘擬合 38
3 3 2 魯棒擬合 41
3 3 3 RANSAC算法 42
3 3 4 動手實踐：RANSAC直線擬合 45
3 3 5 霍夫變換 47
3 4 動手實踐：硬幣定位 53
本章 小結 55
習題 55
第4章 局部特徵提取 56
4 1 圖像拼接問題與局部特徵 56
4 2 Harris-Laplace檢測器 59
4 2 1 Harris角點檢測器 59
4 2 2 尺度不變理論 65
4 2 3 LoG算子 67
4 3 SIFT特徵 72
4 3 1 DoG尺度空間 72
4 3 2 SIFT特徵點檢測 74
4 3 3 SIFT特徵描述子 75
4 4 動手實踐：圖像拼接 76
本章 小結 80
習題 80
第5章 圖像分割 81
5 1 圖像分割概述 81
5 2 人類視覺分組與格式塔理論 82
5 3 基於像素聚類的圖像分割 83
5 3 1 基於K-means的圖像分割 83
5 3 2 基於均值漂移的圖像分割 85
5 3 3 動手實踐：圖像分割 89
本章 小結 92
習題 93
第6章 圖像檢索與分類 94
6 1 圖像分類任務概述 94
6 1 1 圖像分類任務的難點 95
6 1 2 圖像分類任務的評價指標 98
6 1 3 數據驅動的圖像分類系統的基本範式 99
6 2 詞袋模型與圖像檢索 100
6 2 1 文本詞袋模型 100
6 2 2 TF-IDF加權 101
6 2 3 視覺詞袋模型 102
6 2 4 動手實踐：基於詞袋模型的圖像檢索 104
6 3 基於詞袋模型的圖像分類 107
6 3 1 線性分類模型 107
6 3 2 多類支持向量機損失 108
6 3 3 模型優化 109
6 3 4 欠擬合與過擬合 110
6 3 5 動手實踐：場景圖像分類 111
本章 小結 116
習題 116
第7章 目標檢測與跟蹤 117
7 1 目標檢測任務概述 117
7 2 基於滑動窗口的目標檢測範式 118
7 3 基於AdaBoost的人臉檢測 121
7 3 1 人臉檢測任務概述 121
7 3 2 AdaBoost算法 121
7 3 3 構建弱分類器 122
7 3 4 級聯結構 125
7 3 5 動手實踐：人臉檢測 127
7 4 基於HOG特徵的行人檢測 129
7 4 1 行人檢測任務概述 130
7 4 2 HOG特徵 130
7 4 3 應用HOG特徵實現行人檢測 131
7 4 4 動手實踐：行人檢測 132
7 5 基於光流的運動跟蹤 133
7 5 1 光流計算基本等式 134
7 5 2 Lucas-Kanade光流計算 136
7 5 3 動手實踐：車輛運動跟蹤 138
本章 小結 142
習題 142
第8章 攝像機幾何與標定 144
8 1 針孔模型與透鏡 144
8 1 1 針孔攝像機 144
8 1 2 透鏡成像 148
8 2 攝像機幾何 151
8 2 1 齊次坐標 151
8 2 2 坐標系變換和剛體變換 153
8 2 3 一般攝像機的幾何模型 157
8 2 4 透視投影矩陣的性質 161
8 3 攝像機標定 161
8 3 1 投影矩陣估計 161
8 3 2 退化情況 163
8 4 徑向畸變的攝像機標定 164
8 4 1 徑向畸變模型 164
8 4 2 徑向畸變標定 165
8 5 動手實踐：攝像機標定 167
本章 小結 173
習題 173
第9章 三維重建 175
9 1 三維重建基礎 175
9 1 1 三角化的概念 175
9 1 2 三角化的線性解法 177
9 1 3 三角化的非線性解法 178
9 2 極幾何與基礎矩陣 179
9 2 1 極幾何 179
9 2 2 本質矩陣與基礎矩陣 180
9 2 3 基礎矩陣估計 182
9 2 4 動手實踐：基礎矩陣估計 184
9 3 雙目立體視覺 190
9 3 1 基於平行視圖的雙目立體視覺 190
9 3 2 圖像校正 194
9 3 3 對應點搜索 197
9 3 4 動手實踐：雙目立體視覺定位 201
本章 小結 208
習題 208
參考文獻 210
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