本书系统地介绍了计算机视觉的基本原理、典型方法和实用技术，内容包括图像采集、图像预处理、基元检测、目标分割、目标表达和描述、纹理特性分析、形状特性分析、立体视觉、三维景物恢复、运动特性分析、景物识别、广义匹配、时空行为了解、场景解释及计算机视觉系统。读者可从中了解计算机视觉的基本原理和典型技术，并能据此解决计算机视觉应用中的一些具体问题。本书提供了许多讲解例题，每章均有要点小结、参考文献介绍和练习
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内容简介
本书系统地介绍了计算机视觉的基本原理、典型方法和实用技术，内容包括：绪论、图像采集、基元检测、显著性检测、目标分割、目标表达和描述、纹理分析、形状分析、立体视觉、三维景物恢复、运动分析、景物识别、广义匹配、时空行为理解、场景解释等。
章节目录
- 第1章 绪论
- 1.1 计算机视觉
- 1.1.1 视觉概述
- 1.1.2 计算机视觉的目标
- 1.1.3 相关学科
- 1.1.4 应用领域
- 1.2 图像基础
- 1.2.1 图像及类别
- 1.2.2 图像表达和显示
- 1.2.3 图像存储
- 1.3 像素间联系
- 1.3.1 像素邻域
- 1.3.2 像素间距离
- 1.4 本书内容简介
- 1.4.1 计算机视觉系统及模块
- 1.4.2 如何学习使用本书
- 总结和复习
- 第2章图像采集
- 2.1 采集装置
- 2.2 采集模型
- 2.2.1 几何成像模型
- 2.2.2 亮度成像模型
- 2.2.3 空间和幅度分辨率
- 2.3 采集方式
- 2.3.1 成像方式一览
- 2.3.2 结构光法
- 2.4 摄像机标定
- 2.4.1 标定程序和步骤
- 2.4.2 两级标定法
- 总结和复习
- 第3章基元检测
- 3.1 边缘检测
- 3.1.1 检测原理
- 3.1.2 一阶导数算子
- 3.1.3 二阶导数算子
- 3.1.4 边界闭合
- 3.1.5 边界细化
- 3.2 SUSAN 算子
- 3.2.1 USAN 原理
- 3.2.2 角点和边缘检测
- 3.3 哈里斯兴趣点算子
- 3.4 哈夫变换
- 3.4.1 基本哈夫变换
- 3.4.2 广义哈夫变换
- 3.4.3 完整广义哈夫变换
- 3.5 椭圆定位和检测
- 3.6 位置直方图技术
- 总结和复习
- 第4 章显著性检测
- 4.1 显著性概述
- 4.2 基于对比度的检测
- 4.2.1 对比度算法分类
- 4.2.2 基于对比度幅值
- 4.2.3 基于对比度分布
- 4.2.4 基于最小方向对比度
- 4.3 基于最稳定区域的检测
- 4.3.1 区域显著性
- 4.3.2 最稳定区域
- 4.3.3 显著性计算
- 4.3.4 显著性后处理
- 4.4 显著目标区域提取及效果评价
- 4.4.1 显著目标区域提取
- 4.4.2 显著区域提取效果评价
- 总结和复习
- 第5章目标分割
- 5.1 轮廓搜索
- 5.1.1 图搜索
- 5.1.2 动态规划
- 5.2 主动轮廓模型
- 5.2.1 主动轮廓
- 5.2.2 能量函数
- 5.3 基本阈值技术
- 5.3.1 原理和分类
- 5.3.2 全局阈值的选取
- 5.3.3 局部阈值的选取
- 5.3.4 动态阈值的选取
- 5.4 特色阈值方法
- 5.4.1 多分辨率阈值
- 5.4.2 过渡区阈值
- 5.5 特征空间聚类
- 5.5.1 基本聚类方法
- 5.5.2 均移确定聚类中心
- 总结和复习
- 第6章目标表达和描述
- 6.1 基于边界的表达
- 6.1.1 链码
- 6.1.2 边界段和凸包
- 6.1.3 边界标记
- 6.1.4 地标点
- 6.2 基于区域的表达
- 6.2.1 四叉树
- 6.2.2 金字塔
- 6.2.3 围绕区域
- 6.2.4 骨架
- 6.3 基于边界的描述
- 6.3.1 边界长度和直径
- 6.3.2 边界形状数
- 6.3.3 轮廓形状矩阵
- 6.4 基于区域的描述
- 6.4.1 区域面积和密度
- 6.4.2 区域形状数
- 6.4.3 区域不变矩
- 6.4.4 拓扑描述符
- 总结和复习
- 第7章纹理分析
- 7.1 统计描述方法
- 7.1.1 灰度共生矩阵
- 7.1.2 基于共生矩阵的描述
- 7.2 结构描述方法
- 7.2.1 结构描述原理
- 7.2.2 纹理镶嵌
- 7.2.3 局部二值模式
- 7.3 频谱描述方法
- 7.3.1 傅里叶频谱描述
- 7.3.2 贝塞尔-傅里叶频谱描述
- 7.3.3 盖伯频谱描述
- 7.4 纹理图像分割
- 7.4.1 有监督纹理分割
- 7.4.2 无监督纹理分割
- 总结和复习
- 第8 章形状分析
- 8.1 形状紧凑性描述符
- 8.2 形状复杂性描述符
- 8.3 基于多边形的形状分析
- 8.3.1 多边形计算
- 8.3.2 多边形描述
- 8.4 基于曲率的形状分析
- 8.4.1 轮廓曲率
- 8.4.2 曲面曲率
- 8.5 拓扑结构参数
- 总结和复习
- 第9章立体视觉
- 9.1 立体视觉模块
- 9.2 双目成像和视差
- 9.2.1 双目横向模式
- 9.2.2 双目横向会聚模式
- 9.3 基于区域的立体匹配
- 9.3.1 模板匹配
- 9.3.2 双目立体匹配
- 9.4 基于特征的立体匹配
- 9.4.1 点对点的匹配方法
- 9.4.2 动态规划匹配
- 总结和复习
- 第10章三维景物恢复
- 10.1 由光移恢复表面朝向
- 10.1.1 表面反射特性
- 10.1.2 目标表面朝向
- 10.1.3 反射图
- 10.1.4 光度立体学求解
- 10.2 从影调获取形状信息
- 10.2.1 影调与形状
- 10.2.2 求解亮度方程
- 10.3 纹理变化与表面朝向
- 10.3.1 3 种典型变化
- 10.3.2 确定线段的纹理消失点
- 10.4 根据焦距确定深度
- 总结和复习
- 第11章运动分析
- 11.1 运动分类和表达
- 11.2 全局运动检测
- 11.2.1 利用图像差的运动检测
- 11.2.2 基于模型的运动检测
- 11.3 运动目标检测、跟踪和分割
- 11.3.1 背景建模
- 11.3.2 运动目标跟踪
- 11.3.3 运动目标分割
- 11.4 运动光流和表面取向
- 11.4.1 光流约束方程
- 11.4.2 光流计算
- 11.4.3 光流与表面取向
- 总结和复习
- 第12章景物识别
- 12.1 统计模式分类
- 12.1.1 模式分类原理
- 12.1.2 最小距离分类器
- 12.1.3 最优统计分类器
- 12.2 感知机
- 12.2.1 感知机原理
- 12.2.2 线性可分类感知机
- 12.2.3 线性不可分类感知机
- 12.3 支持向量机
- 12.3.1 线性可分类支持向量机
- 12.3.2 线性不可分类支持向量机
- 12.4 结构模式识别
- 12.4.1 字符串结构识别
- 12.4.2 树结构识别
- 总结和复习
- 第13章广义匹配
- 13.1 目标匹配
- 13.1.1 匹配的度量
- 13.1.2 字符串匹配
- 13.1.3 惯量等效椭圆匹配
- 13.1.4 形状矩阵匹配
- 13.2 动态模式匹配
- 13.3 关系匹配
- 13.3.1 关系表达和距离
- 13.3.2 关系匹配模型
- 13.4 图同构匹配
- 13.4.1 图论基础
- 13.4.2 图同构和匹配
- 总结和复习
- 第14章时空行为理解
- 14.1 时空技术
- 14.2 时空兴趣点
- 14.3 动态轨迹学习和分析
- 14.3.1 自动场景建模
- 14.3.2 路径学习
- 14.3.3 自动活动分析
- 14.4 动作分类和识别
- 14.4.1 动作分类
- 14.4.2 动作识别
- 14.5 活动和行为建模
- 14.5.1 动作建模
- 14.5.2 活动建模和识别
- 总结和复习
- 第15章场景解释
- 15.1 线条图标记解释
- 15.2 视频信息检索
- 15.2.1 基于内容检索
- 15.2.2 视频节目精彩度排序
- 15.3 计算机视觉系统模型
- 15.3.1 多层次串行结构
- 15.3.2 以知识库为中心的辐射结构
- 15.3.3 以知识库为根的树结构
- 15.3.4 多模块交叉配合结构
- 15.4 计算机视觉理论框架
- 15.4.1 马尔视觉计算理论框架
- 15.4.2 对马尔理论框架的改进
- 15.4.3 新理论框架的研究
- 总结和复习
- 部分思考题和练习题解答
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计算机视觉教程（微课版 第3版）是2021年由人民邮电出版社出版,作者章毓晋 编著。
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