Computer Vision Algorithms and Applications

计算机视觉算法与应用 计算机视觉是计算机科学的一个分支，它致力于使机器能够通过视觉来解释和理解我们周围的世界。在《计算机视觉算法与应用》一书中，作者Richard Szeliski不仅介绍了一系列先进的计算机视觉算法，并且详细讲解了这些算法在不同领域的应用实例。此书为读者提供了深入理解计算机视觉技术的必备知识。 在介绍部分，作者首先提出了一个核心问题：“什么是计算机视觉？”接着，作者简要回顾了计算机视觉的历史，并详细介绍了该领域常用的符号与术语。在本书的概述中，作者提供了样本书目，并且对于电子草稿的使用权限做了说明，强调其仅供非商业个人使用，并禁止传播。 《计算机视觉算法与应用》书中主要内容涵盖了如下重要知识点： 1. 图像形成：这部分介绍了图像形成的基础知识，包括几何原语、几何变换、光度图像形成以及数字相机的工作原理。 2. 图像处理：涵盖了点运算符、线性滤波、邻域运算符、图像金字塔、小波变换以及傅里叶变换等基础图像处理技术。 3. 特征检测与匹配：详细讨论了特征点和区域检测、线条、边缘等基本特征的检测方法。 4. 图像分割：讲解了如活动轮廓、均值漂移、分割与合并、归一化割和基于图割的能量方法等图像分割技术。 5. 基于特征的配准：包括二维和三维特征配准、姿态估计和几何内标定等。 6. 从运动中恢复结构：涉及三角测量、因子化、两帧运动恢复结构、捆绑调整以及约束运动结构等概念。 7. 光学流估计：讨论了稠密对应、全局优化、局部方法、多视图立体视觉等光学流技术。 8. 图像拼接：包括运动模型、全局对齐、图像合成等。 9. 计算摄影：介绍了光度校准、高动态范围成像、超分辨率和去模糊以及图像合成和纹理分析合成。 10. 立体对应：讲解了立体几何、稀疏对应、稠密对应、全局优化和局部方法。 11. 三维重建：涵盖了从X形状重建、表面表示、体积表示、活动测距、基于点的表示方法、模型重建、纹理映射和反照率恢复等。 12. 基于图像的渲染：包括视图插值、光线场和Lumigraphs、分层深度图像、环境贴图以及基于视频的渲染。 13. 识别：详细讨论了物体检测、实例识别、面部识别、类识别、上下文和场景理解以及识别数据集。 每章节的内容都从基础知识讲起，逐步深入到应用层面，配以实例和最新的研究成果，使得本书不仅适合于计算机视觉领域的研究者、开发者学习和参考，也适合于对该领域有兴趣的读者进行入门学习。整本书强调了理论与实践相结合，强调了计算机视觉算法在解决实际问题中的作用和重要性。作者Richard Szeliski通过本书，将自己在微软研究院和学术界几十年的研究经验与心得传递给读者，为计算机视觉技术的发展和应用做出了重要贡献。