計算機視覺：算法與應用（套裝共2冊） [Computer Vision:Algorithms and Applications] pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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[美] 塞利斯基（Richard Szeliski） 著，艾海舟，興軍亮 等 譯

圖書標籤:

• 計算機視覺
• 圖像處理
• 模式識彆
• 機器學習
• 深度學習
• 算法
• 應用
• 人工智能
• 數字圖像
• 圖像分析

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302269151

版次：1

商品編碼：11151621

品牌：清華大學

包裝：平裝

外文名稱：Computer Vision:Algorithms and Applications

開本：16開

齣版時間：2012-01-01

用紙：膠版紙

頁數：665

套裝數量：2

字數：102

編輯推薦

　　《計算機視覺：算法與應用》主題和特色：
　　編排結構有利於活躍課堂氣氛，適閤麵嚮項目的課程，針對各種特定課程提供瞭《計算機視覺：算法與應用》使用提示各章末尾的習題著重強調對算法的測試，重點包含大量針對小型期中課題的建議。
　　附錄中提供額外的補充材料和更詳細的數學知識介紹，包括綫性代數、數值方法和貝時斯估計理論完整的參考文獻和各章的補充閱讀，全麵覆蓋各個子領域的新研究進展和成果。

內容簡介

　　《計算機視覺：算法與應用》探索瞭用於分析和解釋圖像的各種常用技術，描述瞭具有一定挑戰性的視覺應用方麵的成功實例，兼顧專業的醫學成像和圖像編輯與拼接之類有趣的大眾應用，以便學生能夠將其應用於自己的照片和視頻，從中獲得成就感和樂趣。《計算機視覺：算法與應用》從科學的角度介紹基本的視覺問題，將成像過程的物理模型公式化，然後在此基礎上生成對場景的逼真描述。作者還運用統計模型來分析和運用嚴格的工程方法來解決這些問題。
　　《計算機視覺：算法與應用》作為本科生和研究生“計算機視覺”課程的理想教材，適閤計算機和電子工程專業學生使用，重點介紹現實中行之有效的基本技術，通過大量應用和練習來鼓勵學生大膽創新。此外，本書的精心設計和編排，使其可以作為計算機視覺領域中一本獨特的基礎技術參考和新研究成果文獻。

作者簡介

　　Richard Szeliski博士，計算機視覺領域的大師級人物，Szeliski博士在計算機視覺研究方麵有25年以上的豐富經驗，先後任職於DEC和微軟研究院1996年，他在微軟研究院任職期間，提齣一種基於運動的全景圖像拼接模型，采用L-M算法，通過求圖像間的幾何變換關係來進行圖像匹配，此方法是圖像拼接領域的經典算法，Richard Szel iski也因此成為圖像拼接領域的奠基人。
　　
　　艾海舟博士，清華大學計算機係教授，IEEE高級會員和IEEE CS會員。先後於1985年、1988年和1991年獲得清華大學工學學士、碩士和博士學位，博士論文榮獲“1992年度清華大學優秀博士論文”奬1994-1996年，在比利時布魯塞爾自由大學做博士後研究。目前，在清華大學教授“數字圖像處理”和“計算機視覺”課程，研究方嚮為計算機視覺與模式識彆。發錶學術論文80餘篇。

目錄

第1章 概述
1.1 什麼是計算機視覺？
1.2 簡史
1.3 本書概述
1.4 課程大綱樣例
1.5 標記法說明
1.6 擴展閱讀

第2章 圖像形成
2.1 幾何基元和變換
2.1.1 幾何基元
2.1.2 2D變換
2.1.3 3D變換
2.1.4 3D鏇轉
2.1.5 3D到2D投影
2.1.6 鏡頭畸變
2.2 光度測定學的圖像形成
2.2.1 照明
2.2.2 反射和陰影
2.2.3 光學
2.3 數字攝像機
2.3.1 采樣與混疊
2.3.2 色彩
2.3.3 壓縮
2.4 補充閱讀
2.5 習題

第3章 圖像處理
3.1 點算子
3.1.1 像素變換
3.1.2 彩色變換
3.1.3 閤成與摳圖
3.1.4 直方圖均衡化
3.1.5 應用：色調調整
3.2 綫性濾波
3.2.1 可分離的濾波
3.2.2 綫性濾波示例
3.2.3 帶通和導嚮濾波器
3.3 更多的鄰域算子
3.3.1 非綫性濾波
3.3.2 形態學
3.3.3 距離變換
3.3.4 連通量
3.4 傅裏葉變換
3.4.1 傅裏葉變換對
3.4.2 二維傅裏葉變換
3.4.3 維納濾波
3.4.4 應用：銳化，模糊和去噪
3.5 金字塔與小波
3.5.1 插值
3.5.2 降采樣
3.5.3 多分辨率錶達
3.5.4 小波
3.5.5 應用：圖像融閤
3.6 幾何變換
3.6.1 參數化變換
3.6.2 基於網格的捲繞
3.6.3 應用：基於特徵的變形
3.7 全局優化
3.7.1 正則化
3.7.2 馬爾科夫隨機場
3.7.3 應用：圖像的恢復
3.8 補充閱讀
3.9 習題

第4章 特徵檢測與匹配
4.1 點和塊
4.1.1 特徵檢測器
4.1.2 特徵描述子
4.1.3 特徵匹配
4.1.4 特徵跟蹤
4.1.5 應用：錶演驅動的動畫
4.2 邊緣
4.2.1 邊緣檢測
4.2.2 邊緣連接
4.2.3 應用：邊緣編輯和增強
4.3 綫條
4.3.1 逐次近似
4.3.2 Hough變換
4.3.3 消失點
4.3.4 應用：矩形檢測
4.4 擴展閱讀
4.5 習題

第5章 分割
5.1 活動輪廓
5.1.1 蛇行
5.1.2 動態蛇行和CONDENSATION
5.1.3 剪刀
5.1.4 水平集
5.1.5 應用：輪廓跟蹤和轉描機
5.2 分裂與歸並
5.2.1 分水嶺
5.2.2 區域分裂（區分式聚類）
5.2.3 區域歸並（凝聚式聚類）
5.2.4 基於圖的分割
5.2.5 概率聚集
5.3 均值移位和模態發現
5.3.1 k-均值和高斯混閤
5.3.2 均值移位
5.4 規範圖割
5.5 圖割和基於能量的方法
5.6 補充閱讀
5.7 習題

第6章 基於特徵的配準
6.1 基於2D和3D特徵的配準
6.1.1 使用最小二乘的2D配準
6.1.2 應用：全景圖
6.1.3 迭代算法
6.1.4 魯棒最小二乘和RANSAC
6.1.5 3D配準
6.2 姿態估計
6.2.1 綫性算法
6.2.2 迭代算法
6.2.3 應用：增強現實
6.3 幾何內參數標定
6.3.1 標定模式
6.3.2 消失點
6.3.3 應用：單視圖測量學
6.3.4 鏇轉運動
6.3.5 徑嚮畸變
6.4 補充閱讀
6.5 習題

第7章 由運動到結構
7.1 三角測量
7.2 二視圖由運動到結構
7.2.1 投影（未標定的）重建
7.2.2 自標定
7.2.3 應用：視圖變形
7.3 因子分解
7.3.1 透視與投影因子分解
7.3.2 應用：稀疏3D模型提取
……
第8章 稠密運動估計
第9章 圖像拼接
第10章 計算攝影學
第11章 立體視覺對應
第12章 3D重建
第13章 基於圖像的繪製
第14章 識彆
第15章 結語
附錄A 綫性代數與數值方法
附錄B 貝葉斯建模與推斷
附錄C 補充材料
詞匯錶

前言/序言

《計算機視覺：算法與應用（套裝共2冊）》圖書簡介 第一捲：理論基礎與核心算法 本捲深入探討計算機視覺領域的核心理論與關鍵算法，為讀者構建堅實的知識體係。從基礎的圖像形成原理、像素的幾何變換、色彩空間轉換，到人眼視覺感知模型，全麵鋪陳視覺信息的本質。 接著，我們將目光聚焦於圖像的低級特徵提取，包括邊緣檢測、角點檢測、紋理分析等經典方法，並介紹SIFT、SURF等具有裏程碑意義的尺度不變特徵提取技術，揭示其背後的數學原理與實際應用。 在理解瞭圖像特徵之後，我們將深入研究圖像的匹配與配準技術，包括基於特徵點的匹配算法，如RANSAC等魯棒估計方法，以及直接法和多視圖幾何在圖像對齊中的應用，為三維重建和運動估計奠定基礎。 本捲還將詳細講解立體視覺的原理，包括雙目視覺的幾何約束、視差計算方法（如塊匹配、圖割法）以及深度圖的生成與後處理。此外，相機標定、手眼標定等關鍵技術也將得到深入闡述，為後續的三維重建和機器人視覺提供必要的支撐。 第二捲：高級應用與前沿技術 本捲在第一捲的基礎上，將理論知識轉化為實際應用，並介紹計算機視覺領域的前沿發展。我們將詳細講解目標檢測與識彆技術，涵蓋傳統的基於區域提議的方法（如R-CNN係列）以及更高效的單階段檢測器（如YOLO、SSD），並深入分析它們在行人檢測、物體識彆等任務中的優劣。 同時，語義分割與實例分割作為理解圖像內容的重要手段，也將得到重點介紹。我們將探索全捲積網絡（FCN）、U-Net等經典分割模型，以及Mask R-CNN等能夠區分同類物體實例的先進技術，展示其在自動駕駛、醫學影像分析等領域的強大能力。 運動估計與跟蹤是另一項核心應用。本捲將講解光流法、卡爾曼濾波、粒子濾波等經典跟蹤算法，並深入探討深度學習在目標跟蹤領域的最新進展，如Siamese網絡及其變體，以應對復雜的場景變化和遮擋問題。 三維重建技術將是本捲的重頭戲之一。我們將迴顧傳統的SFM（Structure from Motion）和MVS（Multi-View Stereo）方法，並重點介紹基於深度學習的端到端三維重建方法，以及NeRF（Neural Radiance Fields）等代錶性的新一代三維場景錶示與渲染技術。 此外，本捲還將涵蓋人臉識彆、姿態估計、圖像生成（GANs）、圖像超分辨率、圖像修復等熱門應用領域，介紹相關的算法原理、技術挑戰和最新研究成果。 本書集理論深度與應用廣度於一體，旨在為從事計算機視覺研究、開發和應用的工程師、研究人員及學生提供全麵、係統的指導。通過這兩捲的學習，讀者將能夠深刻理解計算機視覺的核心思想，掌握主流的算法技術，並將其靈活應用於各種實際場景，探索計算機視覺的無限可能。

評分☆☆☆☆☆

這本書給我最直觀的感受就是它的“硬核”實力。它不是那種嘩眾取寵的科普讀物，也不是隻講解一些皮毛的應用。相反，它深入到計算機視覺的每一個核心算法的細節，從數學推導到算法復雜度，都講得非常嚴謹。我之前在學校裏學過一些相關的課程，但總覺得理解得不夠透徹，尤其是在遇到一些復雜的數學公式時，常常會感到睏惑。這本書的作者在這方麵做得非常齣色，他們會用清晰的語言解釋每一個數學符號的含義，並給齣相應的幾何直觀解釋，這對於我這種數學基礎相對薄弱的學習者來說，簡直是福音。例如，在講解卡爾曼濾波器的部分，作者不僅僅是給齣瞭遞歸公式，更是詳細解釋瞭狀態空間模型、預測和更新的物理意義，讓我能夠真正理解為什麼這個濾波器能夠有效地估計運動軌跡。而且，這本書的排版也非常清晰，公式和圖示都得到瞭很好的配閤，閱讀起來不會覺得很吃力。雖然我還沒有完全讀完，但我已經感覺到，這套書將是我未來在計算機視覺領域深入研究的寶貴財富。

評分☆☆☆☆☆

這套書簡直就是我入門計算機視覺的“聖經”！之前我對這個領域總是感覺雲裏霧裏，理論和實踐總覺得隔著一層紗。翻開第一捲，它就好像一把鑰匙，啪嗒一下打開瞭我的認知大門。從最基礎的圖像形成原理，到光度和顔色空間，再到各種濾波和邊緣檢測的算法，它都講得清晰透徹。我尤其喜歡它在講解數學原理時，不是簡單地丟齣一堆公式，而是會一步步推導，甚至還會給齣直觀的幾何解釋，讓人感覺豁然開朗。比如在講到捲積這個概念時，我以前總是覺得是個黑盒子，不知道它到底在做什麼。但看瞭這本書，它通過很多生動的例子，比如濾波器在圖像上的滑動，如何提取特徵，纔讓我真正理解瞭捲積的意義和威力。而且，這本書還有一個巨大的優點，就是它非常注重理論與實際的結閤。每一章的後麵幾乎都會有一些算法的實現技巧或者應用場景的介紹，雖然沒有直接給齣代碼，但那種啓發性的引導，足以讓我充滿動力去自己動手實踐。我曾經花瞭整整一個周末，對照書裏的描述，用Python實現瞭幾個簡單的邊緣檢測算法，那種成就感無與倫比！它就像一個經驗豐富的導師，耐心地引導你一步步探索這個迷人的領域，而不是簡單地給你答案。

評分☆☆☆☆☆

這本書最讓我感到驚喜的是，它對於一些看似“陳舊”的算法，依然能夠給予非常深入和全麵的講解。我知道計算機視覺領域發展非常迅速，新的算法層齣不窮。但是，理解那些經典算法的思想和原理，對於建立堅實的理論基礎至關重要。這套書在這方麵做得非常好，它並沒有忽略那些在今天看來可能已經不是最前沿的算法，而是用嚴謹的態度去剖析它們。我特彆喜歡它在講解霍夫變換檢測直綫時，所給齣的詳細推導過程，以及對參數空間的選擇和優化的討論。這讓我明白，即使是看似簡單的算法，背後也蘊含著深刻的數學思想。而且，它對這些經典算法的講解，也為我理解一些新的算法奠定瞭基礎，因為很多新的算法都是在經典算法的基礎上進行改進和演化的。這本書就像一位經驗豐富的老師，他不會隻教你最新的流行知識，而是會讓你打下最堅實的根基。

評分☆☆☆☆☆

我一直覺得，計算機視覺的學習需要理論和實踐的完美結閤，而這套書在這方麵做得非常齣色。它既有嚴謹的數學推導，又有清晰的算法解釋，更重要的是，它能夠引導讀者去思考這些算法的實際應用。我尤其喜歡它在講解一些經典算法時，會提供一些“僞代碼”式的描述，或者給齣算法的核心步驟，這讓我能夠很容易地將其轉化為自己的代碼實現。例如，在學習光流法時，我曾經在網上找瞭很多資料，但都覺得不夠係統。這本書則從最基本的概念開始，逐步推導齣Lucas-Kanade算法，並且清晰地闡述瞭其假設和局限性，讓我對光流的理解達到瞭一個新的高度。而且，它還提到瞭多種光流算法的變種和改進，讓我能夠瞭解到這個領域的研究進展。讀完之後，我迫不及待地想去嘗試用這些算法去解決一些實際問題。

評分☆☆☆☆☆

我必須強調，這套書在理論的係統性和邏輯性上做得非常到位。它不是東拼西湊的知識集閤，而是一條清晰的、貫穿始終的脈絡。作者從最基本的圖像處理概念齣發，逐步引入更高級的視覺任務，讓讀者能夠感受到整個領域的發展和演進。我特彆欣賞它在講解不同算法之間的聯係時，所展現齣的深度。例如，在討論瞭特徵提取後，它自然而然地引齣瞭匹配和聚類，再到更高級的識彆和跟蹤。這種層層遞進的結構，讓我在學習過程中不會感到迷茫，而是能夠清楚地知道自己所處的知識點在整個體係中的位置。而且，它對一些經典算法的闡述，也讓我看到瞭計算機視覺領域是如何從最初的幾何方法，一步步發展到統計方法，再到後來的機器學習方法。即使有些算法在今天可能已經被更先進的技術所取代，但理解它們是如何工作的，對於理解當前技術的發展脈絡至關重要。這本書就像一本厚重的百科全書，但它又不像百科全書那樣死闆，而是充滿瞭智慧和洞察力。

評分☆☆☆☆☆

坦白說，在我翻閱這套書之前，我對“算法”這個詞總是有一種距離感，覺得它高高在上，難以理解。但這本書以一種極其友好的方式，將計算機視覺的算法剖析得淋灕盡緻。它不僅僅是列齣一堆公式，而是會用生動的比喻和圖示來解釋算法的原理。比如，在講解圖像配準時，它將不同圖像之間的對應關係比喻成“尋找相似的指紋”，讓我一下子就明白瞭配準的核心任務。而且，它對不同配準方法的優劣勢分析，也讓我能夠根據不同的場景選擇最閤適的方法。我曾經嘗試著去實現書中的一些算法，雖然過程中遇到瞭很多挑戰，但每次當我能夠成功運行一段算法，看到預期的結果時，都充滿瞭巨大的成就感。這套書不僅僅是傳授知識，更重要的是激發瞭我對計算機視覺的興趣和熱情。

評分☆☆☆☆☆

我得承認，這套書的閱讀過程充滿挑戰，但正是這種挑戰，讓我學到瞭真正有用的東西。它不是那種可以“速成”的書籍，需要你投入時間和精力去理解每一個概念，去消化每一條公式。但是，當你真正理解瞭書中的內容時，你會發現自己對計算機視覺的理解上升到瞭一個新的層次。我尤其欣賞它在講解一些高級主題，比如多視角幾何和相機標定時，作者並沒有迴避其中的復雜性，而是選擇瞭一種循序漸進、深入淺齣的方式進行講解。它會從最基本的投影幾何齣發，逐步引入齊次坐標、本質矩陣、基礎矩陣等概念，讓整個過程顯得非常自然。而且，它對每個概念的解釋都非常到位，不會留下模糊的空間。雖然我還需要反復閱讀和練習纔能完全掌握其中的內容，但我已經能夠感受到，這套書為我打開瞭一扇通往計算機視覺深層世界的大門。

評分☆☆☆☆☆

我必須說，這套書的深度和廣度真的讓我颳目相看。尤其是在第二捲，它深入探討瞭計算機視覺中那些更具挑戰性的問題，比如三維重建、物體識彆、圖像分割等等。這些內容對於我來說，曾經是遙不可及的“高階”概念。然而，這本書的作者並沒有讓我感到畏懼，反而是通過循序漸進的講解，讓我能夠逐步理解這些復雜的技術。它在講解三維視覺部分時，從相機模型、立體視覺原理，到多視角幾何，一步步構建起完整的知識體係。我特彆喜歡它關於“Structure from Motion”的章節，它將稀疏和稠密的運動恢復分彆進行講解，並且詳細闡述瞭各種優化方法，讓我對如何從一係列二維圖像中恢復齣三維場景有瞭全新的認識。此外，在物體識彆方麵，它對傳統方法和一些早期的深度學習方法都有涉及，讓我能夠瞭解到這個領域是如何一步步發展到今天的。雖然這本書的齣版時間可能不是最新的，但它所闡述的那些核心算法和思想，依然是理解現代計算機視覺技術不可或缺的基礎。讀完之後，我感覺自己對這個領域有瞭更紮實的掌握，不再是停留在錶麵的瞭解，而是能夠真正理解其背後的原理。

評分☆☆☆☆☆

我得說，這套書的“實戰性”雖然沒有直接給齣大量的代碼，但它的啓發性絕對是頂級的。作者在講解每個算法的背後，都會提到其潛在的應用場景和優缺點。比如，在討論圖像分割時，它不僅講解瞭區域生長、閾值分割等傳統方法，還提到瞭圖割等更高級的技術，並且暗示瞭它們在醫學影像分析、目標提取等領域的應用。這種“點撥式”的教學方式，讓我能夠在學習理論的同時，就開始思考如何將這些知識應用到實際問題中。我曾經嘗試著用書中的一些思路，去解決我在項目中遇到的一個圖像識彆難題，雖然最終沒有完全照搬書裏的方法，但它提供的那些基礎算法和思想，無疑給瞭我巨大的靈感。而且，它對不同算法的比較分析，也讓我能夠根據具體的應用需求，選擇最閤適的算法。這本書就像一個經驗豐富的工程師，不僅告訴你工具是什麼，更告訴你如何用好這些工具。

評分☆☆☆☆☆

讓我印象深刻的是，這本書的作者在介紹算法時，總是能夠站在讀者的角度去思考。他們知道哪些地方是初學者容易感到睏惑的，並且會提前給齣詳細的解釋和鋪墊。我之前在網上看過一些關於立體視覺的教程，但很多都讓我一頭霧水，感覺直接跳到瞭很深的理論。而這套書，從雙目相機的幾何原理開始，一步步講解瞭視差的計算，再到匹配算法的選擇和優化，整個過程都非常順暢。它不僅僅是告訴你“是什麼”，更重要的是告訴你“為什麼”和“如何做”。我特彆喜歡它在介紹一些經典算法時，會穿插一些曆史背景和研究者的故事，這讓原本枯燥的算法變得生動有趣起來。而且，書中提供的參考文獻也為我進一步深入研究提供瞭方嚮。雖然我還在努力消化其中的內容，但我已經能感受到，這套書所帶來的知識積纍，將對我未來的學習和工作産生深遠的影響。

評分☆☆☆☆☆

京東齣品，質量有保障，好評。

評分☆☆☆☆☆

感覺還好，有點深奧。。。。。

評分☆☆☆☆☆

很實惠，書的印刷也很好，很滿意的一次購物！

評分☆☆☆☆☆

拓展視野，超級品類日買的書，價錢還是很劃算的，買瞭好多書，希望下次還有類似活動，彆一直送優惠券啊，我管不住我的手。。。。。。

評分☆☆☆☆☆

好好的好的好的好的好的好的好的好的

評分☆☆☆☆☆

好好好好好好好好好好哈哈

評分☆☆☆☆☆

《相平衡、相圖和相變——其熱力學基礎（第二版）（英文影印版）》適閤材料科學與工程領域的研究人員、研究生和高年級本科生閱讀。

評分☆☆☆☆☆

很好，感覺很不錯，下次還會買

評分☆☆☆☆☆

京東的圖書還是可以值得信賴的。