具体描述
尼克松和阿瓜多编著的《计算机视觉特征提取与图像处理》是由英国南安普顿大学的MarkNixon教授和Sportradar公司的Alberto S.Aguado在第二版的基础上，于2012年9月推出的最新改版之作。本次改版，主要的变化是将高级特征提取，分为固定形状匹配与可变形形状分析两部分，并增加了新的一章内容：运动对象检测与描述。具体地，在简要介绍计算机视觉的基础概念和基本的图像处理运算后，重点讨论了低级和高级的特征提取，包括边缘检测、固定形状匹配和可变形形状分析。此外，对目标描述，纹理描述、分割及分类，以及运动对象检测等都进行深入的阐述。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的基础理论与技术。
《计算机视觉特征提取与图像处理》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双语教材，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生、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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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
我最近刚读完一本关于计算机视觉的巨著，虽然书中具体的“特征提取”和“图像处理”部分并没有触及我最感兴趣的那些前沿技术，但整体来说，这本书依然给我带来了不少启发。它从一个非常宏观的视角，系统地梳理了计算机视觉领域的发展脉络，从早期的人脸识别，到如今的自动驾驶和医疗影像分析，每一步的演进都充满了智慧的火花。特别是书中对一些经典算法的介绍，虽然我并没有深入研究它们具体的数学原理，但通过作者的通俗易懂的讲解，我能大致理解它们是如何工作的，以及它们在当时解决了哪些关键问题。比如，书中详细描述了SIFT和SURF算法的提出背景和主要思想，虽然我更关心的是那些基于深度学习的特征表示方法，但了解这些基础对于理解后来的发展有着不可替代的作用。此外，书中对于不同应用场景下的视觉任务的分类和介绍也相当到位，让我对这个领域有了更全面的认识。例如，在“图像分割”这一章节，它并没有直接深入到U-Net或Mask R-CNN这样的现代模型，而是从早期的阈值分割、区域生长等方法讲起，再到后来的一些基于图论的方法，虽然显得有些“复古”，但这种循序渐进的讲解方式，让我这个初学者更容易把握核心概念。书中还穿插了一些对历史事件的回顾，比如ImageNet竞赛的出现如何推动了深度学习在视觉领域的爆发，这让我感受到了科技发展中的一些关键节点。总的来说，尽管它不是我期望中那种充满最新研究成果的书籍，但它为我打下了一个坚实的认知基础，让我能更清晰地理解这个快速发展的领域。
评分我最近一口气读完了这本关于计算机视觉的书，虽然它并没有直接涉及“图像分割”或“语义理解”方面的最新深度学习模型，但其对“图像增强”和“图像复原”方法的梳理，让我对如何提升图像质量有了全新的认识。书中详细介绍了各种经典的图像增强技术，如对比度拉伸、直方图均衡化、伽马校正等，并解释了它们如何作用于图像的像素值，以达到改善视觉效果的目的。更重要的是，书中对“图像复原”问题的探讨，比如去噪、去模糊、超分辨率等，其原理的讲解非常细致。它并没有直接给出基于神经网络的解决方案，而是从经典的滤波器方法（如高斯滤波、中值滤波）讲起，再到基于模型的方法（如维纳滤波），让我理解了不同方法解决问题的思路和优劣。尤其是在“去模糊”的部分，书中对运动模糊和散焦模糊的数学模型进行了深入分析，并介绍了一些早期的迭代恢复算法。虽然这些算法在效率和效果上可能不及现代方法，但它们所蕴含的优化思想和数学原理，对于理解更复杂的问题非常有帮助。书中还提及了“图像修复”的概念，例如去除图像中的污渍或缺失区域，虽然篇幅不多，但其提出的基于邻域信息传播的思想，为后来的各种修复算法奠定了基础。总的来说，这本书虽然没有把我带到最前沿，但它扎实的基础知识讲解，让我能够以更深刻的视角去理解图像质量的提升和恢复的挑战。
评分这本书以一种非常独特的方式，触及了“图像生成”和“图像合成”领域的一些基础性概念，虽然它并没有详细介绍GANs或Diffusion Models这类最热门的技术，但其对“图像模型”和“纹理合成”的讲解，依然让我产生了深刻的思考。书中探讨了如何用数学模型来描述和生成图像，从早期的马尔可夫随机场（MRF）到一些基于局部纹理的生成方法，都进行了细致的阐述。它并没有直接给出如何生成逼真的照片，而是侧重于理解图像的局部结构和统计特性。例如，在“纹理合成”的章节，书中介绍了基于马尔可夫链的纹理生成方法，通过学习纹理的局部邻域关系来生成新的纹理。虽然这种方法生成的纹理可能不够精细，但它让我理解了“如何从数据中学习模式”的核心思想，这对于理解更高级的生成模型至关重要。书中还提及了一些关于“图像修复”的早期方法，例如基于像素邻域信息传播的方法，虽然与我当前关注的AI生成内容有很大区别，但其对“信息传播”和“局部约束”的理解，是理解复杂生成任务的基础。这本书就像一本“算法考古学”的书，让我得以窥见这些前沿技术背后的一些早期探索和思想萌芽，这对于我理解整个技术演进的宏观图景非常有价值。
评分这本书带给我的震撼，更多地来自于其对“图像几何变换”和“多视角几何”的深刻剖析，尽管我更关注的是如何用深度学习来自动学习这些变换，但书中所阐述的基本原理，依然让我受益匪浅。它详细讲解了投影变换、仿射变换、欧几里得变换等基础概念，并通过大量图示来解释它们在图像校正、图像配准、三维重建等任务中的作用。书中关于相机模型、对极几何、本质矩阵、基础矩阵等内容，虽然在现代研究中可能已经被端到端的深度学习模型所取代，但理解这些几何原理，有助于我更深刻地理解为什么深度学习模型能学习到这些能力，以及在某些情况下，它们是如何泛化和工作的。比如，书中通过对“三角测量”的详细讲解，让我明白了如何从不同视角的二维图像中恢复三维空间信息，这对于理解SfM（Structure from Motion）等技术至关重要。此外，书中关于“光流法”的介绍，虽然没有涉及光流预测的最新进展，但它清晰地展示了如何通过像素的运动来估计物体的运动，这在运动跟踪和视频分析中依然有着基础性的意义。这本书就像一个百科全书，虽然没有直接告诉我最新的“答案”，但它提供了理解这些问题“为什么”的钥匙，让我能够站在巨人的肩膀上，去探索更前沿的领域。
评分我最近阅读了一本关于计算机视觉的书，它虽然没有深入探讨“目标跟踪”和“视频分析”的最新深度学习模型，但其在“图像特征描述”和“图像匹配”方面的系统性讲解，让我受益匪浅。书中详细介绍了多种经典的图像特征点检测器和描述符，如Harris角点、FAST、BRIEF、ORB等，并深入分析了它们的计算原理、优缺点以及在不同场景下的适用性。我尤其对书中关于“尺度不变性”和“旋转不变性”的探讨印象深刻，理解了这些特性是如何在特征描述符中实现的，这对于我后来理解更复杂的匹配算法非常有帮助。此外，书中关于“图像匹配”的章节，从最简单的暴力匹配，到基于RANSAC的鲁棒匹配，再到更高级的词袋模型（Bag-of-Words）等，都进行了清晰的阐述。它并没有直接给出基于深度学习的度量学习方法，但通过对这些经典匹配技术的学习，我能更好地理解不同特征匹配的权衡，以及如何从大量的特征点中找出真正对应的匹配对。书中还提到了“立体视觉”中的一些基础匹配方法，虽然与我目前关注的实时跟踪有所不同，但对于理解如何从图像序列中提取有用的信息，依然提供了宝贵的视角。这本书就像一个基石，为我后续的学习打下了坚实的基础，让我能够更有信心地去探索更复杂的视觉问题。
评分我最近偶然翻阅了一本关于计算机视觉的书籍，虽然它在“图像识别”和“目标检测”的某些具体算法细节上，并没有深入探讨我正在研究的那些最新模型，但其在“视觉系统构建”和“应用场景分析”方面的独到见解，着实令我耳目一新。书中对于如何从宏观层面设计一个完整的视觉系统，如何根据不同的应用需求来选择和组合不同的技术模块，给出了非常系统化的指导。它并没有直接抛出晦涩难懂的数学公式，而是更多地从工程师的视角出发，强调了系统的鲁棒性、效率以及可扩展性。书中列举了多个不同行业（如工业自动化、安防监控、内容推荐等）的实际案例，并分析了这些案例中视觉技术所扮演的角色以及面临的挑战。例如，在工业质检的章节，它详细分析了如何针对表面瑕疵、尺寸测量等问题，设计一套集成了图像采集、预处理、缺陷检测和结果反馈的系统流程。虽然书中没有介绍具体的深度学习模型，但它提出的“特征降维”、“鲁棒性度量”等概念，依然对我的设计思路产生了积极影响。更让我印象深刻的是，书中对“数据标注”和“模型评估”的重视程度，强调了高质量数据和科学评估方法是项目成功的基石。这一点对于许多初学者来说，往往容易被忽视。这本书虽然在具体算法的深度上有所保留，但它在系统设计和工程实践上的指导意义，是许多技术论文无法比拟的。
评分这本书以一种非常独特的方式，触及了“图像变换”和“图像几何”领域的一些基础性概念，虽然它并没有详细介绍基于深度学习的几何变换学习方法，但其对“透视投影”和“仿射变换”的原理性阐述，依然让我产生了深刻的思考。书中详细讲解了从三维空间到二维图像的投影过程，以及各种几何变换（如平移、旋转、缩放、错切）如何影响图像的像素坐标。它并没有直接给出如何进行复杂的形变，而是侧重于理解几何变换的基本数学模型和性质。例如，在“透视投影”的章节，书中通过大量的图示解释了消失点、灭点等概念，以及它们是如何影响图像中的平行线和物体尺寸的。这让我理解了为什么在照片中，远处的物体看起来会变小。书中还提及了“图像校正”的经典方法，例如如何利用已知几何形变来校正倾斜或弯曲的图像，这对于理解一些图像预处理步骤至关重要。这本书就像一本“几何光学”的入门读物，它没有给我最前沿的AI工具，但它让我对图像的几何本质有了更深刻的理解，这对于任何希望深入研究图像变形、三维重建等领域的学习者来说，都是一个宝贵的起点。
评分我最近深入研读了一本关于计算机视觉的书籍，尽管书中并未详细阐述“目标检测”和“物体识别”领域的最新深度学习算法，但其对“图像噪声”和“图像恢复”的系统性介绍，却让我对如何提升图像质量有了全新的认识。书中详尽地分析了各种图像噪声的来源和类型，如高斯噪声、椒盐噪声、周期性噪声等，并深入探讨了它们对图像视觉效果和后续处理的影响。更令我印象深刻的是，书中对“图像去噪”方法的梳理，从经典的线性滤波器（如高斯滤波、均值滤波）到非线性滤波器（如中值滤波、双边滤波），再到一些基于小波变换和稀疏表示的方法，都进行了细致的原理讲解和优缺点分析。它并没有直接给出基于神经网络的去噪解决方案，但它所介绍的各种滤波原理和数学模型，让我理解了不同方法如何从不同角度去除噪声。此外，书中对“图像复原”问题的探讨，例如去模糊、去伪影等，其原理的讲解也非常深入。它从不同类型的模糊（如运动模糊、散焦模糊）的数学模型入手，介绍了早期的迭代恢复算法。虽然这些算法在效率和效果上可能不及现代方法，但它们所蕴含的优化思想和数学原理，对于理解更复杂的问题非常有帮助。总的来说，这本书虽然没有直接把我带到最前沿，但它扎实的基础知识讲解，让我能够以更深刻的视角去理解图像质量的提升和恢复的挑战。
评分我近期拜读了一本计算机视觉领域的书籍，尽管它在“深度学习”和“神经网络”方面的内容，并没有深入到我所期望的最新进展，但其对“图像色彩空间”和“图像分割”的原理性探讨，却给我留下了深刻的印象。书中详细讲解了RGB、HSV、LAB等多种色彩空间的特性，以及它们在图像处理中的不同应用场景。例如，它解释了HSV空间如何更方便地分离颜色和亮度信息，这对于颜色相关的图像处理任务非常有益。此外，书中关于“图像分割”的章节，从最基础的阈值分割方法开始，逐步介绍了区域生长、边缘检测等经典技术，并分析了它们在不同图像类型下的优缺点。虽然它并没有涉及U-Net、Mask R-CNN等基于深度学习的分割模型，但它对“分割”问题的定义、不同方法的思路，以及如何评价分割效果，都进行了清晰的阐述。书中还提到了“颜色量化”的概念，以及如何利用聚类算法来对图像颜色进行分组，这对于理解图像的视觉表现形式非常有帮助。这本书就像一本“色彩与形状的百科全书”，它没有给我最前沿的工具，但它让我对图像的内在属性有了更深刻的理解，这对于任何希望在视觉领域深入研究的人来说，都是不可或缺的。
评分在我阅读这本关于计算机视觉的书籍时，我发现它对“图像识别”和“场景理解”的早期探索，有着非常详尽的介绍，尽管我更关注的是基于深度学习的端到端模型，但书中对传统方法的梳理，让我对这个领域的演进有了更深的认识。它详细讲解了各种手工设计的特征提取器，如LBP（Local Binary Patterns）、HOG（Histogram of Oriented Gradients）等，并分析了它们在人脸识别、行人检测等任务中的应用。书中还介绍了多种经典的分类器，如SVM（Support Vector Machine）、AdaBoost等，并深入分析了它们的原理和训练过程。虽然这些方法在现代计算机视觉中已经不再是主流，但它们所蕴含的“特征工程”的思想，以及“分类”的基本框架，依然是理解更复杂模型的基础。尤其是在“物体识别”的章节，它从早期基于模板匹配的方法，到后来基于特征描述符和分类器的流程，都进行了清晰的梳理。书中还提及了“场景分类”的一些早期尝试，例如基于全局纹理特征和颜色直方图的方法，这让我理解了如何从宏观上理解图像的内容。总的来说，这本书虽然没有直接提供我需要的最新AI模型，但它为我提供了一个坚实的认知基础，让我能够更深刻地理解现代技术是如何从这些早期探索中发展而来的。
评分我承担的研究生课程《图像处理与分析》参考教材。
评分我承担的研究生课程《图像处理与分析》参考教材。
评分基本的偏多
评分目前在南安普顿教授Biometrics这门课
评分基本的偏多
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