圖像局部不變性特徵與描述 pdf epub mobi txt 電子書 下載2026

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出版者:國防工業齣版社

作者:王永明

出品人:

頁數:203

译者:

出版時間:2010-4

價格:35.00元

裝幀:

isbn號碼:9787118067392

叢書系列:

圖書標籤:

• 圖像處理
• 計算機視覺
• 局部特徵
• 機器視覺
• 數字圖像處理
• CV
• 計算機
• 算法
• 圖像處理
• 特徵提取
• 局部不變性
• 計算機視覺
• 模式識彆
• 圖像描述
• 不變性特徵
• 機器學習
• 特徵描述
• 圖像分析

計算機視覺核心：邊緣檢測、紋理分析與場景理解 作者： [此處留空，以模擬專業書籍的風格] 齣版社： [此處留空，以模擬專業書籍的風格] --- 內容概要 本書深入探討瞭計算機視覺領域中，那些獨立於特定對象識彆任務，但對於構建魯棒視覺係統的基礎性技術。我們專注於如何讓機器“看懂”圖像的底層結構，而非僅僅停留在高級語義的標簽層麵。全書內容圍繞圖像的幾何特徵提取、信息量化以及場景的結構化描述三大核心支柱展開。 本書旨在為從事機器視覺、模式識彆、遙感圖像處理以及機器人導航的工程師和研究人員提供一套全麵、深入且具有實踐指導意義的理論框架和算法實現細節。 --- 第一部分：圖像的幾何基礎與信息量化 本部分著重於如何從像素數據中提取齣具有數學意義的局部結構信息，這是後續復雜分析的基石。 第一章：數字圖像的錶示與預處理 本章首先迴顧瞭數字圖像的數學模型，包括灰度圖像、彩色圖像的色彩空間轉換（如RGB到HSV/Lab空間）及其在特徵提取中的適用性。重點講解瞭去噪技術在保護邊緣信息方麵的挑戰與對策。我們將詳細分析不同濾波器（如高斯平滑、中值濾波）對圖像細節的影響，並引入非局部均值（NLM）濾波作為高級去噪方法的原理與實現。 第二章：經典邊緣檢測理論與實現 邊緣是圖像中最顯著的邊界信息載體。本章徹底剖析瞭梯度理論在邊緣定位中的應用。 一階導數算子： 詳細對比瞭Sobel、Prewitt算子在不同噪聲環境下的性能差異。 二階導數與零交叉： 深入探討瞭Laplacian算子的局限性，並重點闡述瞭Marr-Hildreth (LoG) 算子的理論基礎，即利用高斯平滑來控製尺度空間，並通過零交叉來確定邊緣位置。 尺度空間理論的引入： 闡述瞭如何通過改變高斯核的標準差（$sigma$）來適應不同尺度的邊緣，強調尺度選擇對特徵提取穩定性的決定性影響。 第三章：圖像梯度與方嚮場的精細刻畫 本章超越瞭簡單的邊緣幅值計算，轉嚮對局部梯度方嚮的精確建模。 方嚮場構建： 分析瞭如何利用局部鄰域的梯度信息構建齣局部梯度方嚮的概率分布模型。 局部二階矩分析： 介紹如何計算和分析圖像的灰度二階導數張量（Hessian 矩陣的變體），利用特徵值和特徵嚮量來區分角點、綫段和斑點等基本結構元素。 局部能量最小化方法： 介紹如何將邊緣檢測視為一個能量最小化問題，例如基於活動輪廓（Snakes）模型中，梯度信息如何作為驅動力引導輪廓嚮邊緣移動。 --- 第二部分：紋理分析與區域描述符 紋理是描述圖像錶麵重復或隨機結構的重要手段。本部分關注如何量化和描述這些重復模式。 第四章：基於統計學的紋理描述 本章聚焦於利用統計量來捕捉紋理的隨機特性。 灰度共生矩陣（GLCM）： 全麵解析GLCM的構建過程，以及如何從中提取對比度、能量、同質性、熵等十餘種描述符。重點討論GLCM在遙感分類和醫學圖像分析中的應用局限性。 灰度遊程長度（GLRLM）與灰度遊程鏈（GLSCM）： 介紹這些矩陣如何描述紋理的粗糙度和平坦度，尤其適用於具有特定方嚮性紋理的分析。 一階和二階矩的統計描述： 討論局部方差、偏度和峰度如何作為紋理特徵嚮量的組成部分。 第五章：基於頻譜的紋理分析 本章轉嚮頻域，利用傅裏葉變換來分析紋理的周期性。 傅裏葉變換（FT）與功率譜： 分析二維離散傅裏葉變換（DFT）的性質，如何通過觀察功率譜的能量分布來識彆圖像中的周期性結構（如網格或條紋）。 Gabor 濾波器組： 詳細介紹Gabor濾波器作為一種方嚮和頻率選擇性濾波器的構建原理。討論如何設計一個濾波器組來捕捉不同尺度、不同方嚮上的紋理信息，並將其輸齣嚮量化作為紋理特徵。 小波變換在多分辨率紋理分析中的應用： 引入離散小波變換（DWT），闡述其如何實現圖像在不同頻帶下的分解，以及如何利用小波係數的統計量來描述局部紋理特徵。 --- 第三部分：場景的結構化錶示與幾何測量 本部分將前兩部分的局部特徵整閤，上升到對整個場景幾何和拓撲結構的理解。 第六章：幾何結構的原語提取 本章討論如何從檢測到的邊緣和角點中構建齣可識彆的幾何原語。 霍夫變換（Hough Transform）的深化： 不僅介紹直綫檢測，還深入探討瞭圓檢測和任意形狀檢測的參數空間設計，並討論瞭如何優化霍夫變換的計算復雜性。 最小描述長度（MDL）原理在分割中的應用： 探討如何利用信息論的觀點，在過度分割的區域中，通過最小化描述復雜度與數據擬閤誤差之和來確定最優的幾何邊界。 形狀上下文（Shape Context）的幾何描述： 介紹如何描述一個形狀的內在幾何關係，為後續的形狀匹配奠定基礎。 第七章：深度信息與三維重建的基礎幾何 本章探討如何利用二維圖像信息推導齣場景的深度和三維結構。 單視圖深度估計的幾何約束： 介紹透視投影模型（Perspective Projection Model）下的消失點理論，以及如何利用已知幾何關係（如平行綫）來估計相對深度。 立體視覺的幾何準備： 詳細解析對極幾何（Epipolar Geometry）的基本概念，包括本質矩陣（E）和基礎矩陣（F）的推導與幾何意義，為後續的雙目匹配做理論鋪墊。 相機標定與畸變校正： 講解如何通過棋盤格等標定物，精確確定相機的內參和外參，以及如何對徑嚮和切嚮畸變進行精確建模和校正。 第八章：圖像的拓撲結構與不變性概念的哲學思考 本章是理論的升華，討論如何超越像素級彆的變化，對圖像進行穩定的描述。 不變性與等價性的定義： 嚴格定義何為“幾何不變性”、“亮度不變性”以及“仿射不變性”在數學上的含義。 拓撲結構分析： 介紹如何使用Morse理論或Reeb圖的概念來描述圖像的連通性、孔洞數量等拓撲屬性，這些屬性對尺度和鏇轉具有內在的魯棒性。 信息冗餘與特徵選擇： 討論如何評估所提取特徵集閤的冗餘度，並介紹基於信息增益或互信息的特徵降維方法，以確保描述符的緊湊性和有效性。 --- 本書特色 本書的編寫嚴格遵循從低級到高級、從理論到實踐的遞進原則。每章的算法講解不僅包含詳細的數學推導，還輔以大量的僞代碼和關鍵算法的步驟分解，幫助讀者將其直接應用於實際工程項目。我們避免瞭對復雜神經網絡結構的過度依賴，專注於構建一個堅實的、基於經典幾何和信號處理的視覺理解基礎。本書適閤作為高等院校計算機視覺、模式識彆專業研究生及高年級本科生的教材，也是業界研發人員的必備參考手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書作為為數不多的中文書，作者寫的還算可以。 內容講的很清楚，甚至可以不用看原論文，當初研究特徵點算法的時候度過這本書是唯一沒讓我看源碼就瞭解瞭SIFT和SURF 的基本原理。一般我看論文基本都要看源碼纔能真正屢清楚論文的原理過程。所以我還是很推薦的，SIFT到現在應...  

評分☆☆☆☆☆

學習SIFT時師兄推薦的一本小書，看瞭幾天對有關圖像特徵匹配的內容有瞭比較清楚的概念。相比直接讀論文，節省瞭不少時間。 書中內容比較有針對性，除瞭特徵檢測並沒拼湊其他不相關的東西。講得也很係統，結閤圖像局部特徵匹配流程：局部特徵檢測，穩定關鍵點定位，和區域特徵...  

評分☆☆☆☆☆

這本書作為為數不多的中文書，作者寫的還算可以。 內容講的很清楚，甚至可以不用看原論文，當初研究特徵點算法的時候度過這本書是唯一沒讓我看源碼就瞭解瞭SIFT和SURF 的基本原理。一般我看論文基本都要看源碼纔能真正屢清楚論文的原理過程。所以我還是很推薦的，SIFT到現在應...  

評分☆☆☆☆☆

正是我需要的書！ 該書更側重特徵優劣分析、適用情況分析，能夠為工程中選擇閤適特徵奠定紮實基礎。 看似特徵入門讀物，實是進階讀物。 豆瓣的用戶體驗不好啊，隻顯示“抱歉，你的評論太短瞭”，你也得讓我知道多長纔算長啊！50cm?  

評分☆☆☆☆☆

學習SIFT時師兄推薦的一本小書，看瞭幾天對有關圖像特徵匹配的內容有瞭比較清楚的概念。相比直接讀論文，節省瞭不少時間。 書中內容比較有針對性，除瞭特徵檢測並沒拼湊其他不相關的東西。講得也很係統，結閤圖像局部特徵匹配流程：局部特徵檢測，穩定關鍵點定位，和區域特徵...  

评分☆☆☆☆☆

這本書的視角非常新穎，它超越瞭單純的算法介紹，更像是一篇關於“不變性”哲學在視覺信息處理中應用的深度探討。作者不僅講解瞭如何計算特徵描述子，更深入地探討瞭哪些因素（如仿射變換、光照變化、視角變化）對描述子的穩定性構成瞭挑戰，以及現有方法是如何在數學上抵禦這些挑戰的。我特彆欣賞其中關於“信息冗餘度”和“描述子區分度”的討論，這觸及瞭特徵錶示的本質問題。例如，書中對比瞭高斯差分算子與LoG算子在尺度空間構建上的優劣，並從信息熵的角度分析瞭它們對噪聲處理的敏感性差異，這種深層次的比較分析，讓我對這些看似簡單的算子有瞭更深刻的敬畏感。它教會我的不僅僅是“怎麼用”，更是“為什麼這麼設計”，這對於我們未來嘗試提齣改進方案或設計全新描述子時，提供瞭寶貴的思維範式。這本書真正將讀者從一個應用者提升到瞭一個思考者的高度。

评分☆☆☆☆☆

這本《圖像局部不變性特徵與描述》讀起來簡直是一次智力上的探險。我原本以為自己對計算機視覺領域已經有瞭一定的瞭解，但這本書的深度和廣度完全超齣瞭我的預期。它並沒有停留在那些老生常談的特徵提取方法上，而是深入到瞭理論的基石部分，讓我對SIFT、SURF乃至更現代的局部描述子有瞭全新的認識。作者的講解方式非常細膩，尤其是在數學推導的部分，雖然嚴謹，但並不晦澀難懂。他似乎有一種魔力，能將原本復雜的梯度、尺度空間和梯度方嚮直方圖的構建過程，層層剝繭，清晰地呈現在讀者麵前。我印象最深的是關於描述子構建的章節，它不僅解釋瞭“如何做”，更深入探討瞭“為什麼這麼做”——為什麼特定的窗口大小、為什麼特定的梯度加權方式能帶來更好的鏇轉和尺度不變性。對於一個緻力於實際應用的研究者來說，這本書提供瞭堅實的理論支撐，避免瞭那種“隻知其然不知其所以然”的膚淺理解。這本書的價值，不僅僅在於它羅列瞭現有的算法，更在於它構建瞭一個理解局部特徵世界的完整邏輯框架，讓人讀完後，仿佛站在瞭更高的山峰上，對整個領域有瞭更宏觀的把握。這本書絕對是相關領域從業者案頭必備的參考書，值得反復研讀。

评分☆☆☆☆☆

我發現這本書在討論與現代深度學習方法結閤的潛力方麵略顯保守和不足。雖然它對傳統的手工設計特徵（Handcrafted Features）進行瞭百科全書式的詳盡梳理，但在章節的結尾部分，對於如何利用這些經典理論來指導或解釋捲積神經網絡（CNNs）的特徵學習過程，著墨不多。例如，在講解瞭Hessian矩陣與關鍵點檢測的聯係後，書中沒有過多探討CNNs中池化層（Pooling Layers）在某種程度上扮演的“尺度不變性”角色，或者說，CNNs是如何隱式地學習到類似SIFT的局部不變性錶示的。對於現在的主流研究方嚮來說，一本技術前沿的書籍，如果能更積極地將經典理論與最新的端到端學習範式進行對話，無疑會更具時效性和指導意義。當前的內容更像是一部詳盡的曆史教科書，雖然內容詳實，但在展望未來技術融閤的交叉點上，略顯謹慎，留給讀者的主動探索空間反而更大，但也意味著它未能提供足夠的理論橋梁。

评分☆☆☆☆☆

我對這本書的整體感受可以用“如沐春風”來形容，特彆是對於那些初次接觸圖像特徵描述的工程師來說。它的行文風格非常平易近人，沒有那種高高在上的學術腔調。我特彆喜歡它在介紹新概念時，總是先從一個實際應用場景切入，比如物體識彆或者圖像配準中的痛點，然後自然而然地引齣相應的局部特徵方法來解決這個問題。這種“問題驅動”的敘述方式，極大地激發瞭我的閱讀興趣。書中對一些經典算法的僞代碼描述也做得相當到位，清晰明瞭，基本上隻要對照著書上的步驟，我就可以在自己的編程環境中復現齣核心的特徵點檢測和描述過程。雖然書名聽起來很專業，但它的內容組織結構更像是一位經驗豐富的前輩在手把手地指導入門者。書中穿插的一些小貼士和注意事項，比如不同參數設置對性能的影響對比，更是極其實用，避免瞭我在實際調試過程中走許多彎路。這本書真正做到瞭將理論深度與實踐指導完美地結閤起來，對於提升初級到中級開發者的技能樹，無疑是一次極佳的投資。

评分☆☆☆☆☆

說實話，這本書的排版和圖示質量令我有些失望，這對於一本涉及大量幾何和空間變換概念的技術書籍來說，是個不小的遺憾。我閱讀的是電子版，發現很多關鍵的局部描述子的可視化圖例，比如圍繞特徵點的網格劃分和梯度方嚮的箭頭分布，顯得有些模糊和擁擠，很多細節在高分辨率屏幕上都難以辨認。這使得在理解某些復雜的局部梯度聚閤過程時，我不得不反復查閱其他在綫資源進行輔助理解。如果作者能在這些視覺輔助材料上投入更多精力，清晰地用不同顔色或綫條區分不同尺度的影響，或者用更簡潔的示意圖展示特徵點周圍的“局部鄰域”是如何被定義的，閱讀體驗會大大提升。盡管理論內容本身依舊紮實可靠，但視覺上的欠缺著實拖慢瞭我理解某些抽象概念的進程，迫使我需要投入額外的時間去“腦補”那些本應直接從圖中獲取的信息。希望再版時能在這方麵有所改進，畢竟對於特徵描述這樣高度依賴空間感知的學科，清晰的視覺輔助是不可或缺的。

评分☆☆☆☆☆

基本功啊啊啊啊啊

评分☆☆☆☆☆

講解非常透徹的入門書

评分☆☆☆☆☆

很多部分明顯翻譯自Local Invariant Feature Detectors: A survey;為什麼參考文獻裏麵不寫它？！

评分☆☆☆☆☆

好書，贊！ 快速入門。

评分☆☆☆☆☆

非常通透。。非常好。。強烈推薦。。