计算机视觉：算法与应用

简介：
《计算机视觉：算法与应用》一书深入浅出地讲解了计算机视觉领域的核心概念、关键技术及最新研究成果，内容涵盖图像处理、特征提取、目标识别等实用算法，并结合实际案例探讨其在自动驾驶、医疗诊断等多个行业的具体应用场景。 计算机视觉是计算机科学领域的一个分支学科，它研究如何使机器能够通过图像或视频获取并理解周围环境的信息。这一领域涉及复杂的算法与应用，旨在让计算机像人类一样解释和处理视觉信息。Richard Szeliski的《Computer Vision: Algorithms and Applications》一书详尽地介绍了该领域的技术、理论及实际案例。 书中首先概述了计算机视觉的基本概念及其历史发展，并深入探讨图像形成的原理，包括几何元素与变换、光度学成像以及数字相机的工作机制。此外，还详细讨论了图像处理中的各种操作，如点运算符、线性滤波器和邻域运算符等技术细节。 书中进一步介绍了全局优化算法在解决计算机视觉问题中的应用，并深入探讨特征检测及匹配方法，涵盖二维与三维空间的多种特性类型。同时，也对分段技术和图像分割进行了详尽阐述，包括主动轮廓模型、均值偏移搜索和分裂合并策略等多种方法的应用。 此外，《Computer Vision: Algorithms and Applications》还详细介绍了从运动中恢复结构的方法和技术，如立体匹配、多视角立体重建及运动估计等。三维重建技术也是本书的重要组成部分，涵盖了形状从X射线推断以及表面表示与体积表示等多个方面。 图像拼接是计算机视觉中的一个重要应用领域，书中通过不同的模型和对齐方法展示了如何将不同来源的图像无缝结合成一个完整的画面。计算摄影学部分则介绍了高动态范围成像、超分辨率技术及去除模糊等先进算法的应用场景。 立体视觉对应处理与多视图立体重建为三维建模提供了关键工具和技术，书中详细解释了双目视觉原理及其在获取精确深度信息中的应用。图像渲染方面，则探讨了基于图像的视图插值和光场成像等多种技术，并展示了如何利用这些方法创造逼真的虚拟场景。 计算机视觉的应用还包括物体识别、面部识别及上下文理解等多个层面，书中详细介绍了各种算法与模型用于提高识别准确性的策略和技术细节。 总的来说，《Computer Vision: Algorithms and Applications》为读者提供了一个全面的计算机视觉知识框架，不仅涵盖了基础理论和关键技术，还提供了深入的技术分析以及应用案例。这本书是从事该领域研究及开发的专业人员的重要参考书。