特征提取与图像处理.pdf

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书籍描述

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《特征提取与图像处理(第2版)》:国外电子与通信教材系列。

作者简介
作者:(美国)尼克松(Mark S.Nixon) (美国)阿瓜多(Alberto S.Aguado) 译者:李实英 杨高波 注释 解说词:李仁发

目录
第1章 绪论
1.1 概述
1.2 人类视觉和计算机视觉
1.3 人类视觉系统
1.4 计算机视觉系统
1.5 数学系统
1.6 相关文献资料
1.7 小结
1.8 参考文献

第2章 图像﹑采样和频域处理
2.1 概述
2.2 图像形成
2.3 傅里叶变换
2.4 采样标准
2.5 离散傅里叶变换(discrete Fouriertransform)
2.6 傅里叶变换的其他特性
2.7 傅里叶以外的其他变换
2.8 频域特性的应用
2.9 更多阅读资料
2.1 0参考文献

第3章 基本图像处理运算
3.1 概述
3.2 直方图
3.3 点算子
3.4 群运算
3.5 其他统计算子
3.6 数学形态学
3.7 更多阅读资料
3.8 参考文献

第4章 低层次特征提取(包括边缘检测)
4.1 概述
4.2 一阶边缘检测算子
4.3 二阶边缘检测算子
4.4 其他边缘检测算子
4.5 边缘检测算子的比较
4.6 关于边缘检测的更多阅读资料
4.7 相位一致性
4.8 定位特征提取
4.9 描述图像运动
4.10 小结
4.11 参考文献

第5章 形状匹配的特征提取
5.1 概述
5.2 阈值处理和差分
5.3 模板匹配
5.4 霍夫变换
5.5 广义霍夫变换
5.6 霍夫变换的其他扩展
5.7 更多阅读资料
5.8 参考文献

第6章 弹性形状提取(蛇模型及其他方法)
6.1 概述
6.2 可变形模板
6.3 主动轮廓(蛇模型)
6.4 形状骨架化
6.5 弹性形状模型:主动形状和主动外观
6.6 更多阅读资料
6.7 参考文献

第7章 目标描述
7.1 概述
7.2 边界描述
7.3 区域描述符
7.4 更多阅读资料
7.5 参考文献

第8章 纹理描述﹑分割和分类基础
8.1 概述
8.2 什么是纹理?
8.3 纹理描述
8.4 分类
8.5 分割处理
8.6 更多阅读资料
8.7 参考文献

第9章 附录1:工作表实例
9.1 第3章 的Mathcad工作表实例
9.2 第4章 的MATLAB工作表实例

第10章 附录2:摄像机几何基础
10.1 图像几何
10.2 透视摄像机
10.3 透视摄像机模型
10.4 仿射摄像机
10.5 弱透视模型
10.6 摄像机模型实例
10.7 讨论
10.8 参考文献

第11章 附录3:最小二乘分析
11.1 最小二乘标准
11.2 最小二乘曲线拟合

第12章 附录4:主成分分析
12.1 介绍
12.2 数据
12.3 协方差
12.4 协方差矩阵
12.5 数据变换
12.6 逆变换
12.7 特征值问题
12.8 求解特征值问题
12.9 PCA方法小结
12.10 实例
12.11 参考文献

序言
百闻不如一见。人类在认知和理解周围环境的过程中,70%以上的信息都是从眼睛获取的。这样的视觉信息在计算机视觉和模式识别等领域体现于对图像(包括视频)的分析和理解。例如,目标跟踪和异常行为识别与分析等应用的基础内容和步骤就是图像处理和特征提取。
本书是由英国萨里(Surrey)大学AlbertoS.Aguado教授和南安普顿大学的MarkS.Nixon教授在第一版的基础上,于2007年最新改版之作。该书出版后,受到了读者的广泛好评,于2008年6月进行了重印。总体上看,本书具有以下几个特色。
首先,本书的内容重点突出。本书在介绍计算机视觉的基础概念和基本的图像处理操作后,重点讨论了低级的特征提取及边缘检测、基于形状匹配的特征提取、基于Snake模型等的灵活特征提取及对象描述、纹理描述、分割及分类等内容。也就是说,它突出了计算机视觉的主要问题——特征提取,以清晰、简洁的语言,阐述了图像处理和计算机视觉中的基础理论与技术。
其次,本书的适用面广。它既适合于电子工程、计算机科学、计算机工程等专业的本科生作为教材使用,也适合于图像、视频信号处理,模式识别和计算机视觉方向的博士、硕士研究生使用,还可以作为相关专业的科研工作者参考用书。
再次,提供了部分有参考价值的代码和伪代码。特别是,提供的一些C语言或MATLAB语言的源代码,便于工程应用时参考使用,尤其适合于高校的博士、硕士研究生进行算法研究时参考使用。
当然,特征提取是图像模式识别和计算机视觉领域的研究热点,各种新算法和技术层出不穷。本书只提供了迄今为止本领域技术水平的基础内容。尽管如此,译者仍然认为,本书是一本不可多得的好教材。
全书由李实英和杨高波分工翻译。其中,第1章到第4章和第6章到第8章由李实英翻译,前言、第5章和附录部分(第9章到第12章)由杨高波翻译。全书由李仁发教授审校。
另外,赵鹏玉、肖志鹏、牛志国、尚学智、米超、张然、赵林祥、陈日起、蒋琴、陈宁、吴潇和向仁华等人参与了部分工作。
把一种语言表达转换成另一种是一件困难的事情。看似很直白的一个词虽然理解词义,要换种语言表达时往往煞费苦心。译者力求忠实地传达书中所介绍的技术手法,保持原作者的行文风格。此外,根据作者提供的勘误表,修正了原稿中的一些错误。然而,由于时间仓促以及译者水平和经验的不足,译文中难免存在许多不当之处,恳请读者提出宝贵的意见和批评。
此外,本书有4个附录,分别是“第9章”、“第10章”、“第11章”和“第12章”。为了与原英文版和互联网上本书作者提供的“教辅”网页保持一致,在本书翻译过程中未做结构调整。
本书在翻译过程中,得到了许多人士的帮助。对此,译者深表感谢。

文摘
插图:

特征提取与图像处理

人类视觉是一个感觉到视觉刺激(visual stimuli)并对其做出反应的复杂系统。它已经进化了几百万年,主要用以自卫和生存。直观上,计算机视觉和人类视觉具有相同的功能。两者的目标都是解读一维以上的空间数据。然而,尽管计算机视觉和人类视觉在功能上相似,我们不能指望计算机视觉系统完全复制人类眼睛的功能。一方面我们还没有完全理解眼睛和大脑视觉系统的运行机制,这一点在本节中将会提到。因此,我们还无法设计一个系统来完全复制人类视觉系统的功能。其实,在开发计算机视觉技术时人类眼睛的有些特征是有用的,有些功能却并不受欢迎。尽管如此,将来仍然可以看到计算机视觉技术在一定程度上能拥有人类视觉系统的功能,在有些方面甚至能比后者更优越。
我们考虑一下这种情形,把两只手各伸出一个手指放在面前,试图估测它们之间的距离。这有些难度,而且可以肯定这样的估测不会很准确。现在把那两个手指慢慢接近彼此,即使它们之间的距离非常小,我们仍然可以判断它们是分开的。所以说人类视觉善于区分相对(:relative)距离,而不善于区分绝对(absolute)距离。计算机视觉正好相反:它很善于估测绝对差异,但是对相对差异估测精度很低。图像中像素的个数体现计算机视觉系统的精度,这一点将在下一章中提到。我们先了解一下人类视觉系统是如何运行的。
人类视觉中,光感元(sensing element)是眼睛。通过眼睛,图像由视神经(opticnerve)传到大脑进行进一步处理。视神经不具备足够的带宽(trandwidth)来传输眼睛获取的这些信息。因而,图像在经视神经传送前需要进行预处理。人类视觉系统可以用三个部分来建模:
·眼睛:这是一个物理模型,由于它的许多功能可以用病理学(pathology)来确定。
·处理系统:这是一个实验模型,因为它的功能可以建模,但不能精确断定。
·脑分析:这是一个心理模型,因为我们不能直接接近脑处理过程或者为其建模,只能通
过实验和推理来判断其运转状态。

内容简介
《特征提取与图像处理(第2版)》内容简介:图像处理和计算机视觉是当前热门的研究课题。《特征提取与图像处理(第2版)》以一种简洁明白的方式为计算机视觉和图像处理领域的初学者和准专业人士提供了一个图像处理和计算机视觉技术的基础指南。读者可以基于文中给出的代码以及网站的MATLAB和Mathcad文件开发自己工作中所需的技术方法。
《特征提取与图像处理(第2版)》不仅关注高层次特征提取技术,还涉及与图像获取、采样理论、点运算和低层次特征提取相关的问题和技术,构成了一个明确连贯的知识体系。在第一版的基础上,既新增加了用于低层次特征提取的曲率方法(SIFT和显著性算子)和相位一致性、几何主动轮廓、形态学,还升级了图像平滑处理(各向异性扩散)、形状骨架化、形状描述(矩)等内容。
《特征提取与图像处理(第2版)》可作为高等学校电子工程、计算机科学、计算机工程等专业本科生的教材,也可以作为图像、视频信号处理,模式识别和计算机视觉研究方向的博士、硕士研究生,以及相关专业的科研工作者的参考用书。

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