图像工程·下册：图像理解
￥ 30.22 3.4折 ￥ 89 九五品
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作者章毓晋 著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302503613
出版时间2018-07
版次1
装帧平装
开本16开
纸张胶版纸
页数442页
字数99999千字
定价89元
上书时间2024-05-19
商品详情
- 品相描述：九五品
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基本信息
书名:图像工程·下册：图像理解
定价：89.00元
作者:章毓晋 著
出版社：清华大学出版社
出版日期：2018-07-01
ISBN：9787302503613
字数：692000
页码：442
版次：4
装帧：平装
开本：16开
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内容提要
本书为《图像工程》第4版的下册，主要介绍图像工程的第三层次——图像理解的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及国际上有关研究的新成果。 本书主要分为4个单元。单元（包含第2~5章）介绍图像采集表达技术，其中第2章介绍摄像机成像模型和标定技术，第3章介绍压缩感知理论及其在成像中的应用，第4章介绍采集含深度信息图像的方法，第5章介绍各种表达3D景物的技术。第2单元（包含第6~9章）介绍景物重建技术，其中第6章介绍双目立体视觉方法，第7章介绍多目立体视觉方法，第8章介绍从多幅图像恢复景物的技术，第9章介绍从单幅图像恢复景物的技术。第3单元（包含0~12章）介绍场景解释技术，其中0章介绍知识表达和推理方法，1章介绍目标和符号匹配技术，2章介绍场景分析和语义解释的内容。第4单元（包含3~15章）介绍三个研究方向的示例，其中3章介绍多传感器图像信息融合方法，4章介绍基于内容的图像和视频检索技术，5章介绍时空行为理解的内容。书中的附录介绍了有关视觉和视知觉的一些知识，与各章都有一些联系。书中还提供大量例题、思考题和练习题，并对部分练习题提供了解答。书末还给出了主题索引。 本书可作为信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统、计算机视觉等学科研究生专业基础或专业课教材，也可供信息与通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、测控技术与仪器、机器人自动化、生物医学工程、光学、电子医疗设备研制、遥感、测绘和军事侦察等领域的科技工作者参考。
目录
章绪论1．1图像工程的发展1．1．1基本概念和定义概括1．1．2图像技术发展情况回顾1．2图像理解及相关学科1．2．1图像理解1．2．2计算机视觉1．2．3其他相关学科1．2．4图像理解的应用领域1．3图像理解理论框架1．3．1马尔视觉计算理论1．3．2对马尔理论框架的改进1．3．3关于马尔重建理论的讨论1．3．4新理论框架的研究1．4内容框架和特点总结和复习单元采 集 表 达第2章摄像机成像2．1视觉过程2．2摄像机成像模型2．2．1基本摄像机模型2．2．2近似投影模式2．2．3一般摄像机模型2．2．4通用成像模型2．3摄像机标定2．3．1标定程序和参数2．3．2两级标定法2．4亮度成像2．4．1光度学和光源2．4．2从亮度到照度总结和复习第3章压缩感知与成像3．1压缩感知概述3．2稀疏表达3．3测量矩阵及特性3．3．1采样/测量模型3．3．2测量矩阵特性3．4解码重构3．4．1重构原理3．4．2测量矩阵的校准3．4．3典型重构算法3．5稀疏编码与字典学习3．5．1字典学习与矩阵分解3．5．2非负矩阵分解3．5．3端元提取3．5．4稀疏编码3．6压缩感知的成像应用3．6．1单像素相机3．6．2压缩感知磁共振成像总结和复习第4章深度信息采集4．1高维图像和成像方式4．1．1高维图像种类4．1．2本征图像和非本征图像4．1．3深度成像方式4．2双目成像模式4．2．1双目横向模式4．2．2双目会聚横向模式4．2．3双目轴向模式4．3深度图像直接采集4．3．1飞行时间法4．3．2结构光法4．3．3莫尔等高条纹法4．3．4深度和亮度图像同时采集4．4显微镜3D分层成像4．4．1景深和焦距4．4．2显微镜3D成像4．4．3共聚焦显微镜3D成像总结和复习第5章3D景物表达5．1曲线和曲面的局部特征5．1．1曲线局部特征5．1．2曲面局部特征5．23D表面表达5．2．1参数表达5．2．2表面朝向表达5．3等值面的构造和表达5．3．1行进立方体算法5．3．2覆盖算法5．4从并行轮廓插值3D表面5．53D实体表达5．5．1基本表达方案5．5．2广义圆柱体表达总结和复习第2单元景 物 重 建第6章立体视觉： 双目6．1立体视觉模块6．2基于区域的双目立体匹配6．2．1模板匹配6．2．2立体匹配6．3基于特征的双目立体匹配6．3．1基本步骤6．3．2尺度不变特征变换6．3．3加速鲁棒性特征6．3．4动态规划匹配6．4视差图误差检测与校正总结和复习第7章立体视觉： 多目7．1水平多目立体匹配7．1．1水平多目图像7．1．2倒距离7．2正交三目立体匹配7．2．1基本原理7．2．2基于梯度分类的正交匹配7．3多目立体匹配7．3．1任意排列三目立体匹配7．3．2正交多目立体匹配7．4亚像素级视差计算总结和复习第8章景物恢复： 多图像8．1单目景物恢复8．2光度立体学8．2．1景物亮度和图像亮度8．2．2表面反射特性和亮度8．2．3景物表面朝向8．2．4反射图和亮度约束方程8．2．5光度立体学求解8．3从运动求取结构8．3．1光流和运动场8．3．2光流方程求解8．3．3光流与表面取向8．3．4光流与相对深度总结和复习第9章景物恢复： 单图像9．1从影调恢复形状9．1．1影调与形状9．1．2亮度方程求解9．2纹理与表面朝向9．2．1单目成像和畸变9．2．2由纹理变化恢复朝向9．2．3检测线段纹理消失点9．2．4确定图像外消失点9．3由焦距确定深度9．4根据三点透视估计位姿总结和复习第3单元场 景 解 释0章知识表达和推理10．1知识基础10．2场景知识10．2．1模型10．2．2属性超图10．2．3基于知识的建模10．3过程知识10．4知识表达10．4．1知识表达要求10．4．2知识表达类型10．4．3图像理解系统中的知识模块10．4．4基本知识表达方案10．5逻辑系统10．5．1谓词演算规则10．5．2利用定理证明来推理10．6语义网10．7产生式系统总结和复习1章广义匹配11．1匹配概述11．1．1匹配策略和类别11．1．2匹配和配准11．1．3匹配评价11．2目标匹配11．2．1匹配的度量11．2．2对应点匹配11．2．3字符串匹配11．2．4惯量等效椭圆匹配11．2．5形状矩阵匹配11．3动态模式匹配11．4关系匹配11．5图同构匹配11．5．1图论简介11．5．2图同构和匹配11．6线条图标记和匹配总结和复习2章场景分析和语义解释12．1场景理解概述12．2模糊推理12．2．1模糊集和模糊运算12．2．2模糊推理方法12．3遗传算法图像解释12．3．1遗传算法原理12．3．2语义分割和解释12．4场景目标标记12．5场景分类12．5．1词袋/特征包模型12．5．2pLSA模型12．5．3LDA模型总结和复习第4单元研 究 示 例3章多传感器图像信息融合13．1信息融合概述13．2图像融合13．2．1图像融合的主要步骤13．2．2图像融合的三个层次13．2．3图像融合效果评价13．3像素级融合方法13．3．1基本融合方法13．3．2融合方法的结合13．3．3小波融合时的分解层数13．3．4压缩感知图像融合13．3．5像素级融合示例13．4特征级和决策级融合方法13．4．1贝叶斯法13．4．2证据推理法13．4．3粗糙集理论法总结和复习4章基于内容的图像和视频检索14．1图像和视频检索原理14．2视觉特征的匹配和检索14．2．1颜色特征匹配14．2．2纹理特征计算14．2．3多尺度形状特征14．2．4综合特征检索14．3基于运动特征的视频检索14．3．1全局运动特征14．3．2局部运动特征14．4视频节目分析和索引14．4．1新闻视频结构化14．4．2体育比赛视频排序14．4．3家庭录像视频组织14．5语义分类检索14．5．1基于视觉关键词的图像分类14．5．2高层语义与气氛总结和复习5章时空行为理解15．1时空技术15．2时空兴趣点15．3动态轨迹学习和分析15．3．1自动场景建模15．3．2学习路径15．3．3自动活动分析15．4动作分类和识别15．4．1动作分类15．4．2动作识别15．5活动和行为建模15．5．1动作建模15．5．2活动建模和识别15．6主体与动作联合建模15．6．1单标签主体动作识别15．6．2多标签主体动作识别15．6．3主体动作语义分割总结和复习附录A视觉和视知觉A.1视知觉概述A.2视觉特性A.2．1视觉的空间特性A.2．2视觉的时间特性A.2．3视觉的亮度特性A.3形状知觉A.3．1轮廓A.3．2图形和背景A.3．3几何图形错觉A.4空间知觉A.4．1非视觉性深度线索A.4．2双目深度线索A.4．3单目深度线索A.5运动知觉部分思考题和练习题解答参考文献主题索引
作者介绍
序言
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