Feature Extraction & Image Processing for Computer Vision

出版者:Academic Press

作者:Mark Nixon

页数:632

出版时间:2012-8-3

价格:GBP 55.00

装帧:Paperback

isbn号码:9780123965493

具体描述

This book is an essential guide to the implementation of image processing and computer vision techniques, with tutorial introductions and sample code in Matlab. Algorithms are presented and fully explained to enable complete understanding of the methods and techniques demonstrated. As one reviewer noted, "The main strength of the proposed book is the exemplar code of the algorithms". Fully updated with the latest developments in feature extraction, including expanded tutorials and new techniques, this new edition contains extensive new material on Haar wavelets, Viola-Jones, bilateral filtering, SURF, PCA-SIFT, moving object detection and tracking, development of symmetry operators, LBP texture analysis, Adaboost, and a new appendix on color models. Coverage of distance measures, feature detectors, wavelets, level sets and texture tutorials has been extended. This title is an essential reading for engineers and students working in this cutting edge field. It is an ideal module text and background reference for courses in image processing and computer vision. This is the only currently-available text to concentrate on feature extraction with working implementation and worked through derivation.

读后感

这里居然还没人... 挺好一本书，不妨看看。其实cv的书有通病，就是讲得不清楚，不像machine learning data mining领域的，可能也是因为有些知识确实不好表达吧。所以我感到好苦逼，在CS系做CV不能去选ECE的CV课，只能自己留着眼泪默默啃书。 每章的引言写的很好，从语言到内...

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用户评价

我被这本书中对数学原理的深入挖掘所吸引，它不是简单地告诉你“如何做”，而是告诉你“为什么会这样”。比如，在讲解图像梯度计算时，作者花费了大量篇幅来推导Sobel、Prewitt算子背后的离散微分近似原理，并将其与最优滤波器的概念联系起来，这种严谨性使得我对图像锐化和边缘检测的理解上升到了一个新的层次。但这种过度聚焦于解析解的倾向，使得阅读体验略显枯燥，对于那些急于看到实际效果的读者可能会造成一定的劝退。更令人遗憾的是，书中对“特征”的定义似乎停留在传统意义上的局部特征点和描述符上，对于诸如深度学习中的注意力机制（Attention Mechanisms）所产生的“软特征”或上下文依赖的特征图，讨论得非常简略。在当今计算机视觉领域，注意力机制已成为连接不同视觉模块的关键桥梁，一本全面的书籍理应给予其足够的篇幅，探讨如何量化和利用这些复杂的、高维度的特征表示。

这本书在概念的清晰度和图文并茂的展示方面做得相当到位，许多复杂的几何变换和投影概念，通过书中提供的插图，变得直观易懂，这极大地帮助了我理解相机标定和三维重建的基础流程。特别是关于几何校正和畸变矫正的部分，图示清晰地展示了径向和切向畸变的物理模型及其逆变换的求解过程。然而，我发现它在处理“大数据”和“实时性”这一对现代视觉系统至关重要的挑战时，处理得较为保守。例如，虽然书中提到了聚类方法用于特征匹配，但对于诸如RANSAC等鲁棒估计算法在实际应用中如何进行参数调优以适应不同噪声水平的场景，缺乏实际的案例分析。我期待看到更多关于GPU加速、并行计算在特征提取管道中的应用实例，因为在现代高帧率视频处理中，特征提取和匹配的速度往往成为整个系统的瓶颈。这本书更侧重于“What”和“How”的基础部分，而对于“How Fast”和“How Robust at Scale”的探讨则显得相对薄弱。

这本书的结构安排和语言风格都带有浓厚的学院派色彩，它成功地为我构建了一个清晰的知识框架，尤其是在基础图像处理操作的梳理上表现出色。例如，对于图像滤波的介绍，它不仅区分了空间域和频率域的卷积操作，还详细对比了高斯滤波、中值滤波和双边滤波在去除不同类型噪声时的特性和对图像边缘的影响。这种细致的对比，避免了许多入门书籍中常见的“一笔带过”的现象。然而，我发现作者在探讨更高层次的视觉任务时，似乎过于依赖于传统方法，对近年来深度学习网络在特征表示上取得的突破性进展，如自监督学习产生的特征或对比学习的优势，着墨不多。如果能将注意力更多地转移到如何利用现代神经网络的中间层输出来构建可解释的、可泛化的特征集，而不是仅仅依赖手工设计的局部描述符，这本书的价值会得到极大的提升。总体而言，它是一份极好的“筑基”材料，但想要迈向“前沿”还需要读者自己进行大量的知识补充。

阅读完这本书后，我深感其在算法理论阐述上的严谨性令人印象深刻，但同时也察觉到它在实际工程应用层面的深度略显不足，尤其是在处理大规模数据集时的效率问题上，阐述得不够细致。例如，书中对主成分分析（PCA）在降维中的应用讲解得非常透彻，从数学推导到几何意义都剖析得很到位，这对于打下坚实的理论基础极为有益。然而，当我尝试将其应用到包含数百万张高分辨率图像的数据库时，书中所提供的算法复杂度分析似乎没有充分考虑到实际内存限制和计算瓶颈。我本期望看到关于特征选择的更先进技术，比如嵌入式方法或者基于梯度的特征选择策略，而不是仅仅停留在如Fisher判别分析这种经典方法上。此外，对于实时系统中的特征提取延迟优化，书中提及较少，这对于自动驾驶或机器人视觉这类对时延敏感的应用场景来说，是一个重要的缺失。这本书更像是一部优秀的学术参考书，而非一本面向生产环境优化的实战指南。

这本书的标题是《特征提取与图像处理在计算机视觉中的应用》，我期待它能深入讲解如何从原始图像数据中提取出对后续任务（比如分类、识别）至关重要的信息，并且能够全面覆盖经典的图像预处理和增强技术。我希望它不仅仅是罗列算法，而是能结合最新的深度学习范式，探讨传统方法与现代方法之间的融合点和各自的优势场景。比如，在处理低光照、模糊或高噪声图像时，如何选择最优的去噪滤波器，以及特征描述符（如SIFT, SURF）在现代CNN时代是否依然扮演关键角色。更重要的是，我希望书中能提供大量的实际案例和代码示例，最好是用流行的库如OpenCV或PyTorch/TensorFlow来实现，这样读者才能真正理解理论是如何转化为工程实践的。一本好的教程应该能让初学者快速上手，同时也能为有经验的工程师提供进阶的视角，特别是在构建鲁棒的视觉系统时所面临的挑战，例如跨域适应性或小样本学习中的特征表达优化。如果这本书能将理论深度、实践指导和前沿趋势融为一体，那它将是计算机视觉领域不可多得的宝藏。

南安教授写的书，教我们Biometrics，主要研究生物识别，大牛了。

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