具体描述
《智能视觉图像处理》由上海科技教育出版社出版。
《数字图像处理与计算机视觉导论》 本书是一本面向初学者的计算机视觉入门读物，系统地介绍了数字图像处理的基础理论和核心技术，并在此基础上引申出计算机视觉的关键概念和应用。本书旨在为读者构建一个清晰的学习路径，帮助他们理解计算机如何“看懂”和分析图像。 核心内容概述： 数字图像基础： 书的开篇详细阐述了数字图像的本质，包括图像的采样、量化过程，以及像素的表示方式。读者将学习到灰度图像、彩色图像（如RGB、HSV色彩空间）的原理和转换方法，理解图像的数字化过程如何将连续的物理世界转化为计算机可识别的数据。此外，还会探讨图像的基本属性，如亮度、对比度、分辨率等，为后续的图像处理打下坚实基础。 图像增强与复原： 这一部分是图像处理的核心。书中将深入讲解多种图像增强技术，旨在改善图像的视觉质量或突出特定特征。这包括空间域的增强方法，如点运算（亮度、对比度调整、伽马校正）、直方图均衡化及其变种，以及邻域运算（平滑滤波如均值滤波、高斯滤波，锐化滤波如Sobel算子、Laplacian算子）。同时，本书也会覆盖频率域的增强技术，例如傅里叶变换及其在图像处理中的应用，通过频率域的滤波来实现图像的平滑和锐化。图像复原部分则会介绍如何处理由噪声、模糊等引起的图像质量下降问题，包括噪声模型的分析、维纳滤波、约束最小二乘滤波等经典复原算法。 图像分割： 图像分割是将图像划分为若干具有语义意义的区域或对象的关键步骤。本书将介绍多种分割策略，包括基于阈值的方法（全局阈值、局部阈值、 Otsu法）、区域生长法、基于边缘的分割（Canny边缘检测、Hough变换用于直线和圆的检测）以及基于区域的分割。此外，还会讨论分水岭算法和图割等更高级的分割技术。 特征提取与描述： 在图像理解中，提取图像中的关键特征至关重要。本书将详细介绍如何从图像中识别和描述有用的信息。这包括点特征（如Harris角点）、线特征、区域特征的检测和描述。特别地，会深入讲解局部特征描述符，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）、ORB（Oriented FAST and Rotated BRIEF）等，这些描述符能够对图像的旋转、缩放、光照变化具有鲁棒性，是许多计算机视觉任务的基础。 图像变换与表示： 为了更有效地分析和处理图像，需要对其进行合适的变换和表示。本书将涵盖一些重要的图像变换，如傅里叶变换、离散余波变换（DWT）及其在图像压缩和去噪中的应用。此外，还会介绍图像的数学表示方法，如形态学处理（腐蚀、膨胀、开运算、闭运算）如何用于处理图像中的形状和结构，以及它们在去噪、连接断开的区域等方面的应用。 计算机视觉基础概念： 在图像处理的基础上，本书将引出计算机视觉的核心问题。这包括对图像的理解、识别和重建。读者将接触到诸如运动估计、光流法、多视图几何（立体视觉、相机标定、本质矩阵、基础矩阵）等概念，理解如何从序列图像中捕捉运动信息，以及如何通过多个视角恢复三维场景。 应用实例与进阶展望： 为了让读者更直观地感受计算机视觉的魅力，本书会在结尾部分介绍一些典型的应用场景，如人脸识别、目标跟踪、图像检索、自动驾驶中的视觉感知等，并简要介绍深度学习在计算机视觉领域的最新进展及其带来的变革。 本书语言通俗易懂，配以丰富的图示和算法流程，力求将复杂的概念进行拆解和阐释。它适合对计算机视觉和图像处理感兴趣的大学生、研究生以及相关领域的从业人员阅读。通过学习本书，读者能够掌握扎实的理论基础和实践技能，为进一步深入研究计算机视觉的各个分支奠定坚实的基础。
作者简介
目录信息
读后感
评分
评分
评分
评分
评分
用户评价
评分
评分
评分
评分
评分
相关图书
本站所有内容均为互联网搜索引擎提供的公开搜索信息，本站不存储任何数据与内容，任何内容与数据均与本站无关，如有需要请联系相关搜索引擎包括但不限于百度，google,bing,sogou 等
© 2026 onlinetoolsland.com All Rights Reserved. 本本书屋 版权所有