计算机视觉度量深入解析
￥89.00定价
作者： [美]斯科特·克里格
译者：刘波，靳小波，于俊伟 译；
出版时间：2016-10
出版社：人民邮电出版社
- 人民邮电出版社
- 9787115433046
- 185092
- 2016-10
- TP302.7
内容简介
计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，目前已经广泛应用于智能驾驶、机器人、生物识别等众多领域。斯科特·克里格著的《计算机视觉度量深入解析》对计算机视觉特征描述子的性质进行了分类，并给出了计算机视觉处理流程的一般性框架。同时，本书也对目前较新的计算机视觉技术进行了介绍，这些技术包括3D深度感知方法、稀疏编码、卷积神经网络、深度学习等。
本书针对的读者为从事计算机视觉的工程技术人员、研究人员等。读者可根据不同的应用，利用本书提供的知识来选择合适的特征描述子。本书将按各种鲁棒性属性来理解各类计算机视觉的特征描述子，读者在阅读本书时要具备一定的图像处理的基础知识。
本书针对的读者为从事计算机视觉的工程技术人员、研究人员等。读者可根据不同的应用，利用本书提供的知识来选择合适的特征描述子。本书将按各种鲁棒性属性来理解各类计算机视觉的特征描述子，读者在阅读本书时要具备一定的图像处理的基础知识。
目录
第1章 图像的获取和表示
1.1 图像传感器技术
1.1.1 传感器材料
1.1.2 传感器光电二极管元件
1.1.3 传感器配置：马赛克、Faveon和BSI
1.1.4 动态范围和噪声
1.1.5 传感器处理
1.1.6 去马赛克
1.1.7 坏像素的校正
1.1.8 颜色和照明校正
1.1.9 几何校正
1.2 摄像机和计算成像
1.2.1 计算成像概述
1.2.2 单像素的摄像头计算
1.2.3 二维可计算摄像机
1.2.4 三维深度的摄像机系统
1.3 三维深度处理
1.3.1 方法概述
1.3.2 深度感知和处理中存在的问题
1.3.3 单目深度处理
1.4 三维表示：体元、深度图、网格和点云
1.5 总结
第2章 图像预处理
2.1 图像处理概述
2.2 图像预处理要解决的问题
2.2.1 计算机视觉的流程和图像预处理
2.2.2 图像校正
2.2.3 图像增强
2.2.4 为特征提取准备图像
2.3 图像处理方法分类
2.3.1 点运算
2.3.2 直线运算
2.3.3 区域运算
2.3.4 算法
2.3.5 数据转换
2.4 色度学
2.4.1 色彩管理系统概述
2.4.2 光源、白点、黑点和中性轴
2.4.3 设备色彩模型
2.4.4 颜色空间与色彩感知
2.4.5 色域映射与渲染目的
2.4.6 色彩增强的实际考虑
2.4.7 色彩的准确度与精度
2.5 空间滤波
2.5.1 卷积滤波与检测
2.5.2 核滤波与形状选择
2.5.3 点滤波
2.5.4 噪声与伪像滤波
2.5.5 积分图与盒式滤波器
2.6 边缘检测器
2.6.1 核集合: Sobel, Scharr, Prewitt, Roberts, Kirsch, Robinson和Frei-Chen
2.6.2 Canny检测器
2.7 变换滤波、Fourier变换及其他
2.7.1 Fourier变换
2.7.2 其他变换
2.8 形态学与分割
2.8.1 二值形态学
2.8.2 灰度和彩色形态学
2.8.3 形态学优化和改进
2.8.4 欧氏距离映射
……
第3章 全局特征和区域特征
第4章 局部特征设计、分类和学习
第5章 特征描述属性的分类学
第6章 兴趣点检测与特征描述子研究
第7章 基准数据、内容、度量和分析
第8章 可视流程及优化
附录A 合成特征分析
附录B 基准数据集概述
附录C 成像和计算机视觉资源
附录D 扩展SDM准则
译后记
参考文献
1.1 图像传感器技术
1.1.1 传感器材料
1.1.2 传感器光电二极管元件
1.1.3 传感器配置：马赛克、Faveon和BSI
1.1.4 动态范围和噪声
1.1.5 传感器处理
1.1.6 去马赛克
1.1.7 坏像素的校正
1.1.8 颜色和照明校正
1.1.9 几何校正
1.2 摄像机和计算成像
1.2.1 计算成像概述
1.2.2 单像素的摄像头计算
1.2.3 二维可计算摄像机
1.2.4 三维深度的摄像机系统
1.3 三维深度处理
1.3.1 方法概述
1.3.2 深度感知和处理中存在的问题
1.3.3 单目深度处理
1.4 三维表示：体元、深度图、网格和点云
1.5 总结
第2章 图像预处理
2.1 图像处理概述
2.2 图像预处理要解决的问题
2.2.1 计算机视觉的流程和图像预处理
2.2.2 图像校正
2.2.3 图像增强
2.2.4 为特征提取准备图像
2.3 图像处理方法分类
2.3.1 点运算
2.3.2 直线运算
2.3.3 区域运算
2.3.4 算法
2.3.5 数据转换
2.4 色度学
2.4.1 色彩管理系统概述
2.4.2 光源、白点、黑点和中性轴
2.4.3 设备色彩模型
2.4.4 颜色空间与色彩感知
2.4.5 色域映射与渲染目的
2.4.6 色彩增强的实际考虑
2.4.7 色彩的准确度与精度
2.5 空间滤波
2.5.1 卷积滤波与检测
2.5.2 核滤波与形状选择
2.5.3 点滤波
2.5.4 噪声与伪像滤波
2.5.5 积分图与盒式滤波器
2.6 边缘检测器
2.6.1 核集合: Sobel, Scharr, Prewitt, Roberts, Kirsch, Robinson和Frei-Chen
2.6.2 Canny检测器
2.7 变换滤波、Fourier变换及其他
2.7.1 Fourier变换
2.7.2 其他变换
2.8 形态学与分割
2.8.1 二值形态学
2.8.2 灰度和彩色形态学
2.8.3 形态学优化和改进
2.8.4 欧氏距离映射
……
第3章 全局特征和区域特征
第4章 局部特征设计、分类和学习
第5章 特征描述属性的分类学
第6章 兴趣点检测与特征描述子研究
第7章 基准数据、内容、度量和分析
第8章 可视流程及优化
附录A 合成特征分析
附录B 基准数据集概述
附录C 成像和计算机视觉资源
附录D 扩展SDM准则
译后记
参考文献
