计算机视觉——一种现代方法（第二版） 下载 pdf 百度网盘 epub 免费 2025 电子书 mobi 在线

计算机视觉是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。本书是计算机视觉领域的经典教材，内容涉及摄像机的几何模型、光照及阴影、颜色、线性滤波、局部图像特征、纹理、立体视觉、运动结构、聚类分割、分组与模型拟合、跟踪、配准、平滑表面及其轮廓、深度数据、图像分类、物体检测与识别、基于图像的建模与渲染、人形研究、图像搜索与检索、优化技术等。与前一版相比，本书简化了部分主题，增加了应用示例，重写了关于现代特征的内容，详述了现代图像编辑技术与物体识别技术。

目录

部分图像生成

第1章摄像机的几何模型

1.1图像成像

1.1.1针孔透视

1.1.2弱透视

1.1.3带镜头的照相机

1.1.4人的眼睛

1.2内参数和外参数

1.2.1刚体变换和齐次坐标

1.2.2内参数

1.2.3外参数

1.2.4透视投影矩阵

1.2.5弱透视投影矩阵

1.3照相机的几何标定

1.3.1使用线性方法对照相机进行标定

1.3.2使用非线性方法对照相机进行标定

1.4注释

习题

编程练习

第2章光照及阴影

2.1像素的亮度

2.1.1表面反射

2.1.2光源及其产生的效果

2.1.3朗伯 镜面反射模型

2.1.4面光源

2.2阴影的估算

2.2.1辐射校准和高动态范围图像

2.2.2镜面反射模型

2.2.3对亮度和照度的推理

2.2.4光度立体技术:从多幅阴影图像恢复形状

2.3对互反射进行建模

2.3.1源于区域光在一个块上的照度

2.3.2热辐射和存在性

2.3.3互反射模型

2.3.4互反射的定性性质

2.4一个阴影图像的形状

2.5注释

习题

编程练习

第3章颜色

3.1人类颜色感知

3.1.1颜色匹配

3.1.2颜色感受体

3.2颜色物理学

3.2.1颜色的来源

3.2.2表面颜色

3.3颜色表示

3.3.1线性颜色空间

3.3.2非线性颜色空间

3.4图像颜色的模型

3.4.1漫反射项

3.4.2镜面反射项

3.5基于颜色的推论

3.5.1用颜色发现镜面反射

3.5.2用颜色去除阴影

3.5.3颜色恒常性:从图像颜色获得表面颜色

3.6注释

习题

编程练习

第二部分早期视觉:使用一幅图像

第4章线性滤波

4.1线性滤波与卷积

4.1.1卷积

4.2移不变线性系统

4.2.1离散卷积

4.2.2连续卷积

4.2.3离散卷积的边缘效应

4.3空间频率和傅里叶变换

4.3.1傅里叶变换

4.4采样和混叠

4.4.1采样

4.4.2混叠

4.4.3平滑和重采样

4.5滤波器与模板

4.5.1卷积与点积

4.5.2基的改变

4.6技术:归一化相关和检测模式

4.6.1通过归一化相关检测手势的方法来控制电视机

4.7技术:尺度和图像金字塔

4.7.1高斯金字塔

4.7.2多尺度表示的应用

4.8注释

习题

编程练习

第5章局部图像特征

5.1计算图像梯度

5.1.1差分高斯滤波

5.2对图像梯度的表征

5.2.1基于梯度的边缘检测子

5.2.2方向

5.3查找角点和建立近邻

5.3.1查找角点

5.3.2采用尺度和方向构建近邻

5.4通过SIFT特征和HOG特征描述近邻

5.4.1SIFT特征

5.4.2HOG特征

5.5实际计算局部特征

5.6注释

习题

编程练习

第6章纹理

6.1利用滤波器进行局部纹理表征

6.1.1斑点和条纹

6.1.2从滤波器输出到纹理表征

6.1.3实际局部纹理表征

6.2通过纹理基元的池化纹理表征

6.2.1向量量化和纹理基元

6.2.2k均值聚类的向量量化

6.3纹理合成和对图像中的空洞进行填充

6.3.1通过局部模型采样进行合成

6.3.2填充图像中的空洞

6.4图像去噪

6.4.1非局部均值

6.4.2三维块匹配(BM3D)

6.4.3稀疏编码学习

6.4.4结果

6.5由纹理恢复形状

6.5.1在平面内由纹理恢复形状

6.5.2从弯曲表面的纹理恢复形状

6.6注释

习题

编程练习

第三部分低层视觉:使用多幅图像

第7章立体视觉

7.1双目摄像机的几何属性和对极约束

7.1.1对极几何

7.1.2本征矩阵

7.1.3基础矩阵

7.2双目重构

7.2.1图像矫正

7.3人类立体视觉

7.4双目融合的局部算法

7.4.1相关

7.4.2多尺度的边缘匹配

7.5双目融合的全局算法

7.5.1排序约束和动态规划

7.5.2平滑约束和基于图的组合优化

7.6使用多台摄像机

7.7应用:机器人导航

7.8注释

习题

编程练习

第8章从运动中恢复三维结构

8.1内部标定的透视摄像机

8.1.1问题的自然歧义性

8.1.2从两幅图像估计欧氏结构和运动

8.1.3从多幅图像估计欧氏结构和运动

8.2非标定的弱透视摄像机

8.2.1问题的自然歧义性

8.2.2从两幅图像恢复仿射结构和运动

8.2.3从多幅图像恢复仿射结构和运动

8.2.4从仿射到欧氏图像

8.3非标定的透视摄像机

8.3.1问题的自然歧义性

8.3.2从两幅图像恢复投影结构和运动

8.3.3从多幅图像恢复投影结构和运动

8.3.4从投影到欧氏图像

8.4注释

习题

编程练习

第四部分中层视觉方法

第9章基于聚类的分割方法

9.1人类视觉:分组和格式塔原理

9.2重要应用

9.2.1背景差分

9.2.2镜头的边界检测

9.2.3交互分割

9.2.4形成图像区域

9.3基于像素点聚类的图像分割

9.3.1基本的聚类方法

9.3.2分水岭算法

9.3.3使用k均值算法进行分割

9.3.4均值漂移:查找数据中的局部模型

9.3.5采用均值漂移进行聚类和分割

9.4分割、聚类和图论

9.4.1图论术语和相关事实

9.4.2根据图论进行凝聚式聚类

9.4.3根据图论进行分解式聚类

9.4.4归一化切割

9.5图像分割在实际中的应用

9.5.1对分割器的评估

9.6注释

习题

编程练习

第10章分组与模型拟合

10.1霍夫变换

10.1.1用霍夫变换拟合直线

10.1.2霍夫变换的使用

10.2拟合直线与平面

10.2.1拟合单一直线

10.2.2拟合平面

10.2.3拟合多条直线

10.3拟合曲线

10.4鲁棒性

10.4.1M估计法

10.4.2RANSAC:搜寻正常点

10.5用概率模型进行拟合

10.5.1数据缺失问题

10.5.2混合模型和隐含变量

10.5.3混合模型的EM算法

10.5.4EM算法的难点

10.6基于参数估计的运动分割

10.6.1光流和运动

10.6.2光流模型

10.6.3用分层法分割运动

10.7模型选择:哪个好

10.7.1利用交叉验证选择模型

10.8注释

习题

编程练习

第11章跟踪

11.1简单跟踪策略

11.1.1基于检测的跟踪

11.1.2基于匹配的平移跟踪

11.1.3使用仿射变换来确定匹配

11.2匹配跟踪

11.2.1匹配摘要表征

11.2.2流跟踪

11.3基于卡尔曼滤波器的线性动态模型跟踪

11.3.1线性测量值和线性动态模型

11.3.2卡尔曼滤波

11.3.3前向后向平滑

11.4数据相关

11.4.1卡尔曼滤波检测方法

11.4.2数据相关的关键方法

11.5粒子滤波

11.5.1概率分布的采样表示

11.5.2简单的粒子滤波器

11.5.3跟踪算法

11.5.4可行的粒子滤波器

11.5.5创建粒子滤波器中的粒子问题

11.6注释

习题

编程练习

第五部分高层视觉

第12章配准

12.1刚性物体配准

12.1.1迭代近点

12.1.2通过关联搜索转换关系

12.1.3应用:建立图像拼接

12.2基于模型的视觉:使用投影配准刚性物体

12.2.1验证:比较转换与渲染后的原图与目标图

12.3配准可形变目标

12.3.1使用主动外观模型对纹理进行变形

12.3.2实践中的主动外观模型

12.3.3应用:医疗成像系统中的配准

12.4注释

习题

编程练习

第13章平滑的表面及其轮廓

13.1微分几何的元素

13.1.1曲线

13.1.2表面

13.2表面轮廓几何学

13.2.1遮挡轮廓和图形轮廓

13.2.2图像轮廓的歧点和拐点

13.2.3Koenderink定理

13.3视觉事件:微分几何的补充

13.3.1高斯映射的几何关系

13.3.2渐近曲线

13.3.3渐近球面映射

13.3.4局部视觉事件

13.3.5双切射线流形

13.3.6多重局部视觉事件

13.3.7外观图

13.4注释

习题

第14章深度数据

14.1主动深度传感器

14.2深度数据的分割

14.2.1分析微分几何学的基本元素

14.2.2在深度图像中寻找阶跃和顶边

14.2.3把深度图像分割为平面区域

14.3深度图像的配准和模型获取

14.3.1四元组

14.3.2使用近点迭代方法配准深度图像

14.3.3多幅深度图像的融合

14.4物体识别

14.4.1使用解释树匹配分段平面表示的表面

14.4.2使用自旋图像匹配自由形态的曲面

14.5Kinect

14.5.1特征

14.5.2技术:决策树和随机森林

14.5.3标记像素

14.5.4计算关节位置

14.6注释

习题

编程练习

第15章用于分类的学习

15.1分类、误差和损失函数

15.1.1基于损失的决策

15.1.2训练误差、测试误差和过拟合

15.1.3正则化

15.1.4错误率和交叉验证

15.1.5受试者工作特征曲线(ROC)

15.2主要的分类策略

15.2.1示例:采用归一化类条件密度的马氏距离

15.2.2示例:类条件直方图和朴素贝叶斯

15.2.3示例:采用近邻的非参分类器

15.2.4示例:线性支持向量机

15.2.5示例:核机器

15.2.6示例:级联和Adaboost

15.3构建分类器的实用方法

15.3.1手动调整训练数据并提升性能

15.3.2通过二类分类器构建多类分类器

15.3.3求解SVM和核机器的方案

15.4注释

习题

第16章图像分类

16.1构建好的图像特征

16.1.1示例应用

16.1.2采用GIST特征进行编码布局

16.1.3采用视觉单词总结图像

16.1.4空间金字塔

16.1.5采用主分量进行降维

16.1.6采用典型变量分析进行降维

16.1.7示例应用:检测不雅图片

16.1.8示例应用:材料分类

16.1.9示例应用:场景分类

16.2分类单一物体的图像

16.2.1图像分类策略

16.2.2图像分类的评估系统

16.2.3固定类数据集

16.2.4大量类的数据集

16.2.5花、树叶和鸟:某些特定的数据集

16.3在实践中进行图像分类

16.3.1关于图像特征的代码

16.3.2图像分类数据库

16.3.3数据库偏差

16.3.4采用众包平台进行数据库收集

16.4注释

编程练习

第17章检测图像中的物体

17.1滑动窗口法

17.1.1人脸检测

17.1.2行人检

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