读书笔记摘抄新闻资讯
计算机视觉-算法与系统原理
《计算机视觉-算法与系统原理》是1999年2月清华大学出版社出版的图书，作者是高文、陈熙霖。
基本介绍
- 书名：计算机视觉-算法与系统原理
- 作者：高文，陈熙霖
- ISBN：9787302032328
- 页数：298页
- 定价：29.00元
- 出版社：清华大学出版社
- 出版时间：1999-2
内容简介
计算机视觉研究的主要目的是让计算机能够利用图象和图象序列来识别和认知三维世界，其最终目标是让计算机具有“视觉”功能，以满足社会对计算机高级套用的需求。根据研究内容可以把计算机视觉划分为计算理论、表达与算法和系统实现三个层次。本书系统地介绍了计算机视觉的计算理论和算法的原理，给出了主要算法的证明，介绍了计算机视觉系统的构成原理。为了便于读者将理论与实现进行对照和进行自己的套用系统设计，本书还介绍了到目前为止国际上比较着名的计算机视觉系统。本书可作为计算机科学、人工智慧、图象处理与模式识别、人机互动、智慧型机器人、信息处理以及认知科学等有关专业的大学高年级学生和研究生的教学和自学教材使用，也可供以上领域中的科研工作者使用。
图书目录
第一章概论
1.1人类视觉系统的构成与视觉机理
1.1.1眼睛
1.1.2视觉神经系统
1.1.3视觉机理假说
1.1.4视觉中的一些心理和生理特徵与现象
1.1.5视知觉对深度的感知
1.2计算机视觉研究的特点
1.3计算机视觉与相关领域的关係
1.4计算机视觉的发展
第二章计算机视觉中的空间关係
2.1基本概念
2.2成象模型与视觉坐标系
2.3齐次坐标与N矢量
2.4平面对偶原理
2.5直射变换.对射变换与标準极变换
2.6平移运动
2.6.1N速度与轨迹
2.6.2平移运动的出现点与从平移恢复形状
2.7旋转运动
2.7.1旋转变换
2.7.2旋转矩阵的计算
2.8一般刚体运动
2.8.1一般刚体运动的坐标变换
2.8.2平面投影图象的变换
2.8.3变换参数的计算
2.8.4面参数的计算
2.8.5一般刚体运动分析
第三章立体视觉
3.1一般性原理
3.2内极点.内极线与内极平面
3.2.1一般情况
3.2.2平行立体视中的内极线约束
3.3立体视中的配準
3.3.1双目配準
3.3.2三目配準
3.4三维表面重建
第四章运动分析
4.1运动场与光流
4.1.1运动场
4.1.2光流
4.2基于梯度的光流计算
4.2.1基本等式的引入
4.2.2光流计算与附加约束
4.3基于区域匹配的光流计算方法
4.3.1基于保守信息的初始速度场估计
4.3.2利用邻域信息的求精
4.3.3採用Kalman滤波器的速度场估计
4.4光流计算的其他方法
4.5从运动恢复结构
4.5.l空间运动与对应视平面的运动场
4.5.2平面对象的光流
第五章基于其他线索的三维信息恢复
5.1从阴影恢复三维形状
5.1.1成象过程的数学模型
5.1.2反射图方法
5.1.3球状点假设方法
5.2从纹理恢复三维形状
5.2.1基于纹理梯度的方法
5.2.2基于收敛线的方法
5.2.3基于正规化纹理属性图的方法
5.2.4由形变估计表面方向
5.3融合阴影与纹理的立体视觉
5.3.1光度立体技术
5.3.2纹理立体技术
第六章不确定性视觉计算
6.1视觉逆问题及其不确定
6.1.1成象过程与视觉计算
6.1.2逆问题与不确定性
6.2不确定性的描述与求解
6.2.1有限晶格系统,MRF与Gibbs分布
6.2.2估计构造
6.2.3问题求解
6.2.4参数估计
6.3基于不确定性方法的边缘检测
6.3.1模型的建立
6.3.2估计的求解
6.4基于不确定性方法的立体视视差计算
6.4.1构造估计问题
6.4.2WTA网路
6.5小结
第七章高层表示
7.1二维图象的表示
7.1.1边界表示
7.1.2区域表示
7.2三维物体的几何模型
7.2.1物体的结构表示
7.2.2物体的多视特徵表示
7.3空间物体的关係模型
7.3.1语义网的概念
7.3.2属性超图
7.3.3语义网的操作
7.3.4其他知识表达方法介绍
第八章主动视觉与融台
8.1主动视觉
8.1.1从阴影恢复形状
8.1.2从运动恢复结构
8.1.3主动跟蹤
8.1.4通过变形模板提取面部特徵
8.2视觉计算与融合技术
8.2.1融合处理中需考虑的问题
8.2.2不问级融合的一个例子
8.2.3融合的一般方法
8.2.4物体识别与信息融合
第九章计算机视觉系统
9.1引言
9.2三维物体识别
9.2.1三维物体识别概念
9.2.2物体识别系统的组成及特性
9.2.3物体识别的模型组织与特性
9.3视觉系统中的若干问题
9.3.1视觉系统中的控制
9.3.2视觉系统中的推理与规划
9.3.3视觉系统中的学习
9.4三维计算机视觉系统
9.4.1ACRONYM———基于模型驱动的视觉系统
9.4.2INGEN——用于一般形状物体识别的视觉系统
9.5运用图象理解环境
9.5.1KBVision——基于知识的图象理解环境
9.5.2IUE——通用图象理解环境
参考文献
附录一算法证明
1.1算法2.3的证明
1.2算法2.4的计算过程
附录二IUE中类的谱系图
2.1IUE基本类谱系图
2.2IUE图象类谱系图
2.3IUE空间对象类谱系图
2.4IUE图象特徵类谱系图
2.5IUE坐标系与变换类谱系图
2.6IUE空间索引类谱系图
2.7IUE感测器类谱系图
2.8IUE感测器模型类谱系图
2.9IUE射线类谱系图
2.10IUE镜头类谱系图
2.11IUE滤波器类谱系图
2.12IUE景物类谱系图
2.13IUE统计类谱系图
1.1人类视觉系统的构成与视觉机理
1.1.1眼睛
1.1.2视觉神经系统
1.1.3视觉机理假说
1.1.4视觉中的一些心理和生理特徵与现象
1.1.5视知觉对深度的感知
1.2计算机视觉研究的特点
1.3计算机视觉与相关领域的关係
1.4计算机视觉的发展
第二章计算机视觉中的空间关係
2.1基本概念
2.2成象模型与视觉坐标系
2.3齐次坐标与N矢量
2.4平面对偶原理
2.5直射变换.对射变换与标準极变换
2.6平移运动
2.6.1N速度与轨迹
2.6.2平移运动的出现点与从平移恢复形状
2.7旋转运动
2.7.1旋转变换
2.7.2旋转矩阵的计算
2.8一般刚体运动
2.8.1一般刚体运动的坐标变换
2.8.2平面投影图象的变换
2.8.3变换参数的计算
2.8.4面参数的计算
2.8.5一般刚体运动分析
第三章立体视觉
3.1一般性原理
3.2内极点.内极线与内极平面
3.2.1一般情况
3.2.2平行立体视中的内极线约束
3.3立体视中的配準
3.3.1双目配準
3.3.2三目配準
3.4三维表面重建
第四章运动分析
4.1运动场与光流
4.1.1运动场
4.1.2光流
4.2基于梯度的光流计算
4.2.1基本等式的引入
4.2.2光流计算与附加约束
4.3基于区域匹配的光流计算方法
4.3.1基于保守信息的初始速度场估计
4.3.2利用邻域信息的求精
4.3.3採用Kalman滤波器的速度场估计
4.4光流计算的其他方法
4.5从运动恢复结构
4.5.l空间运动与对应视平面的运动场
4.5.2平面对象的光流
第五章基于其他线索的三维信息恢复
5.1从阴影恢复三维形状
5.1.1成象过程的数学模型
5.1.2反射图方法
5.1.3球状点假设方法
5.2从纹理恢复三维形状
5.2.1基于纹理梯度的方法
5.2.2基于收敛线的方法
5.2.3基于正规化纹理属性图的方法
5.2.4由形变估计表面方向
5.3融合阴影与纹理的立体视觉
5.3.1光度立体技术
5.3.2纹理立体技术
第六章不确定性视觉计算
6.1视觉逆问题及其不确定
6.1.1成象过程与视觉计算
6.1.2逆问题与不确定性
6.2不确定性的描述与求解
6.2.1有限晶格系统,MRF与Gibbs分布
6.2.2估计构造
6.2.3问题求解
6.2.4参数估计
6.3基于不确定性方法的边缘检测
6.3.1模型的建立
6.3.2估计的求解
6.4基于不确定性方法的立体视视差计算
6.4.1构造估计问题
6.4.2WTA网路
6.5小结
第七章高层表示
7.1二维图象的表示
7.1.1边界表示
7.1.2区域表示
7.2三维物体的几何模型
7.2.1物体的结构表示
7.2.2物体的多视特徵表示
7.3空间物体的关係模型
7.3.1语义网的概念
7.3.2属性超图
7.3.3语义网的操作
7.3.4其他知识表达方法介绍
第八章主动视觉与融台
8.1主动视觉
8.1.1从阴影恢复形状
8.1.2从运动恢复结构
8.1.3主动跟蹤
8.1.4通过变形模板提取面部特徵
8.2视觉计算与融合技术
8.2.1融合处理中需考虑的问题
8.2.2不问级融合的一个例子
8.2.3融合的一般方法
8.2.4物体识别与信息融合
第九章计算机视觉系统
9.1引言
9.2三维物体识别
9.2.1三维物体识别概念
9.2.2物体识别系统的组成及特性
9.2.3物体识别的模型组织与特性
9.3视觉系统中的若干问题
9.3.1视觉系统中的控制
9.3.2视觉系统中的推理与规划
9.3.3视觉系统中的学习
9.4三维计算机视觉系统
9.4.1ACRONYM———基于模型驱动的视觉系统
9.4.2INGEN——用于一般形状物体识别的视觉系统
9.5运用图象理解环境
9.5.1KBVision——基于知识的图象理解环境
9.5.2IUE——通用图象理解环境
参考文献
附录一算法证明
1.1算法2.3的证明
1.2算法2.4的计算过程
附录二IUE中类的谱系图
2.1IUE基本类谱系图
2.2IUE图象类谱系图
2.3IUE空间对象类谱系图
2.4IUE图象特徵类谱系图
2.5IUE坐标系与变换类谱系图
2.6IUE空间索引类谱系图
2.7IUE感测器类谱系图
2.8IUE感测器模型类谱系图
2.9IUE射线类谱系图
2.10IUE镜头类谱系图
2.11IUE滤波器类谱系图
2.12IUE景物类谱系图
2.13IUE统计类谱系图