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- 计算机视觉(从感知到重建上海科技大学重点规划教材)
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- 作者：高盛华//厉征鑫|责编:高在青
- 出版社：上海科技
- ISBN：9787547864951
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售价：59.6
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内容大纲
本书深入探讨计算机视觉的一系列核心主题，以图像成像、处理、理解和重建为脉络，系统讲解各项主要任务的理论、方法和技术。首先介绍相机模型、成像过程及图像的颜色模型、照射模型、渲染模型等，然后介绍图像滤波、特征提取、图像和视频感知与理解等任务，最后介绍三维重建涉及的几何原理、重建步骤以及基于深度学习的新方法。本书不但回顾了传统的计算机视觉方法，而且深入介绍了最前沿的深度学习技术，并通过大量彩图，帮助读者理解。适合作为本科及研究生的计算机视觉和数字图像处理课程的教材，以及深度学习课程的参考书，也可供对计算机视觉感兴趣的读者参考。
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作者介绍
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目录
第l章 相机成像模型
1.1 引言
1.2 简单的相机模型
1.2.1 相机数学模型
1.2.2 相机的内参
1.2.3 相机的外参
1.2.4 相机成像公式
1.2.5 相机成像畸变
1.3 图像的颜色
1.3.1 基于拜尔滤波器的颜色感知
1.3.2 RGB颜色模型
1.3.3 HSV颜色模型
1.4 图像的亮度
1.4.1 空间中的光
1.4.2 物体表面的光线反射
1.4.3 薄透镜成像的辐射度学
1.4.4 数字成像过程
1.5 渲染
1.5.1 渲染方程
1.5.2 光线追踪算法
1.6 本章小结
第2章 图像空间滤波
2.1 引言
2.2 卷积和互相关
2.2.1 卷并
2.2.2 互相关
2.3 图像的平滑
2.3.1 邻域均值滤波
2.3.2 加权均值滤波
2.3.3 高斯均值滤波
2.3.4 中值滤波
2.3.5 边滤波
2.4 图像的锐化
2.4.1 梯度锐化
2.4.2 拉普拉斯算子的二阶微分锐化
2.4.3 非锐化掩膜与高频提升滤波
2.5 本章小结
第3章 图像特征提取
3.1 引言
3.2 基于非学习方法的边缘检测
3.2.1 边缘、导数和梯度
3.2.2 边缘的卷积形式计算
3.2.3 噪声对边缘检测的影响和处理方法
3.2.4 Canny边缘检测算子
3.3 基于深度学习的边缘检测
3.3.1 HED
3.3.2 RCF
……
第4章 图像分类
第5章 图像中目标检测
第6章 图像分割
第7章 视频分类和行为识别
第8章 图像三维重建
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