影像處理與電腦視覺 第七版 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

簡體網頁||繁體網頁

☆☆☆☆☆

鍾國亮

圖書標籤:

• 影像處理
• 電腦視覺
• 圖像處理
• 數位影像
• 演算法
• 第七版
• 視覺
• 機器學習
• 深度學習
• 模式識別

圖像處理與計算機視覺：深度解析與前沿探索 本書聚焦於圖像采集、處理、分析與理解的核心技術，內容涵蓋傳統信號處理方法到最新的深度學習驅動的視覺係統構建。本書旨在為計算機科學、電子工程、機器人學以及相關領域的研究人員、工程師和高級學生提供一套全麵、深入且實用的知識體係。 --- 第一部分：圖像基礎與數字化（Foundations of Imaging and Digitization） 本部分奠定瞭理解後續復雜算法所需的物理和數學基礎。我們將從光的本質、傳感器的工作原理（如CCD與CMOS技術）以及圖像如何被數字化為離散數據開始。 1.1 視覺的物理基礎與成像係統： 深入探討人眼視覺與機器視覺的異同，光綫的傳播、反射與散射模型。詳細分析各類光學鏡頭（如透鏡係統、畸變矯正）在圖像形成過程中的作用。討論不同成像模式（如可見光、紅外、X射綫）的特性及其在特定應用中的優勢。 1.2 數字圖像的錶示與采集： 講解像素的概念、空間分辨率與灰度級（或色彩深度）。色彩模型是本節的重點，深入剖析RGB、CMY、HSV、Lab等模型之間的轉換機製，以及它們在顯示、打印和感知均勻性方麵的應用。討論A/D和D/A轉換在圖像係統中的位置與精度要求。 1.3 圖像的數學描述與基本操作： 將圖像視為二維信號。引入捲積（Convolution）作為核心工具，詳細推導離散捲積的計算過程。講解傅裏葉變換（Fourier Transform）在圖像域和頻域之間的作用，理解頻率分量如何對應於圖像中的邊緣、紋理和噪聲。基礎的鄰域操作，如平滑、銳化、形態學基本操作的數學定義。 --- 第二部分：圖像增強與復原（Image Enhancement and Restoration） 本部分關注如何改善圖像的視覺質量和去除失真，是圖像分析前的關鍵預處理步驟。 2.1 空域增強技術： 側重於直方圖處理，包括直方圖均衡化（Histogram Equalization）及其限製對比度自適應直方圖均衡化（CLAHE）的實現細節。探討點操作（如伽馬校正）如何調整圖像的亮度和對比度，以適應人眼或後續算法的需要。 2.2 頻域增強技術： 利用傅裏葉變換分析周期性噪聲和高頻/低頻信息。詳細介紹理想/ Butterworth/高斯低通濾波器（用於平滑和去噪）和高通濾波器（用於銳化）。討論中心化、掩模構建以及逆變換的步驟。 2.3 圖像復原： 區分增強（主觀改善）與復原（客觀去除已知失真）。重點分析退化模型（Degradation Model），特彆是點擴散函數（PSF）的作用。深入講解逆濾波、維納濾波（Wiener Filtering）的數學推導及其在噪聲與退化同時存在時的性能優勢。介紹盲復原的挑戰與迭代方法。 2.4 圖像去噪前沿方法： 除瞭經典的濾波，本節還會介紹基於統計模型的去噪方法，如非局部均值（Non-Local Means, NLM）算法的原理，以及小波變換在多尺度去噪中的應用。 --- 第三部分：圖像分割與特徵提取（Image Segmentation and Feature Extraction） 分割是將圖像劃分為有意義區域的過程，是理解圖像內容的第一步。特徵提取則是將原始像素數據轉化為可供機器學習或模式識彆使用的緊湊錶示。 3.1 經典分割技術： 詳細闡述基於閾值的分割（如Otsu's Method）。邊緣檢測算法是核心，包括梯度算子（Sobel, Prewitt）的局限性，以及更魯棒的Canny邊緣檢測算法的五個步驟（平滑、梯度計算、非極大值抑製、雙閾值連接）。區域生長（Region Growing）和分水嶺算法（Watershed Algorithm）的原理和應用場景。 3.2 形態學圖像處理（Mathematical Morphology）： 將形態學視為集閤論在圖像上的操作。深入講解膨脹（Dilation）、腐蝕（Erosion）、開運算（Opening）和閉運算（Closing）的定義及其在填充空洞、去除噪聲方麵的作用。討論骨架化（Skeletonization）和擊中與未擊中變換（Hit-or-Miss Transform）。 3.3 幾何特徵與描述符： 如何從分割後的區域中提取可量化的信息。計算區域的幾何矩（如麵積、質心、方嚮性）。介紹形狀描述符，包括緊密度、圓度、傅裏葉描述符以及區域邊界的鏈碼錶示。 3.4 興趣點檢測與描述： 講解如何定位圖像中的關鍵點。詳述Harris角點檢測器的原理。引入尺度不變特徵變換（SIFT）或加速魯棒特徵（SURF）等局部不變特徵的計算流程，強調它們對鏇轉、縮放和光照變化的魯棒性。 --- 第四部分：模式識彆與現代計算機視覺（Pattern Recognition and Modern Vision） 本部分過渡到如何利用提取的特徵進行高層次的理解，重點介紹深度學習在視覺領域的突破性應用。 4.1 傳統模式識彆基礎： 迴顧基本的分類器，如K近鄰（KNN）和支持嚮量機（SVM）在圖像分類任務中的應用。講解特徵嚮量的構建和降維技術（如主成分分析PCA）。 4.2 深度學習基礎架構： 係統介紹捲積神經網絡（CNN）的核心組件：捲積層、激活函數（ReLU, Sigmoid）、池化層、全連接層。深入分析不同CNN架構（如LeNet, AlexNet, VGG, ResNet）的設計思想及其在解決深度網絡退化問題上的創新。 4.3 現代視覺任務的深度實現： 圖像分類： 討論遷移學習（Transfer Learning）在有限數據集上的應用策略。 目標檢測： 詳細解析基於區域的檢測器（R-CNN係列）與單階段檢測器（YOLO, SSD）的工作流程、速度與精度的權衡。 語義分割與實例分割： 介紹全捲積網絡（FCN）的概念，以及U-Net在生物醫學圖像分析中的關鍵作用。Mask R-CNN在實例分割中的擴展。 4.4 運動分析與三維重建基礎： 簡要介紹光流法（Optical Flow）用於運動估計的基本原理。探討立體視覺的基礎，如視差圖的計算與三角測量，為理解三維重建打下基礎。 --- 附錄：實踐與工具（Practice and Tools） 本書的附錄將指導讀者如何利用現代編程環境實現上述算法。內容包括：選擇閤適的編程語言（Python/C++）、主流視覺庫（如OpenCV）的核心API介紹，以及使用TensorFlow/PyTorch構建和訓練深度視覺模型的實踐步驟。提供針對特定挑戰（如低光照成像、動態場景處理）的算法選擇指南。