计算机视觉-一种现代方法PDF电子书下载

目录 2

第一部分　图像生成与图像模型 2

第1章　摄像机 2

1.1　针孔照相机 2

1.2　带镜头的摄像机 6

1.3　人的眼睛 10

1.4　信号感应 12

1.5　注释 15

习题 16

第2章　摄像机的几何模型 17

2.1　欧几里得解析几何基础 17

2.2　摄像机参数和透视投影 23

2.3　仿射摄像机和仿射投影方程 26

2.4　注释 29

习题 30

第3章　摄像机的几何标定 32

3.1　最小二乘法的参数估计 32

3.2　使用线性方法进行摄像机标定 37

3.3　径向畸变 40

3.4　分析摄影地形测量法 42

3.5　应用：机器人定位 43

3.6　注释 44

习题 45

4.1　空间中的光 46

第4章　辐射学——光亮度度量 46

4.2　到达表面的光 50

4.3　重要的特殊情况 53

4.4　注释 56

习题 57

第5章　光源、阴影与影调 59

5.1　定性辐射学 59

5.2　光源及其产生的效果 60

5.3　局部影调模型 65

5.4　应用：光度学体视 68

5.5　互反射：全局影调模型 74

5.6　注释 79

习题 81

第6章　颜色 83

6.1　物理学中的颜色 83

6.2　人类的颜色感知 87

6.3　颜色表示 90

6.4　图像颜色的一个模型 97

6.5　从图像颜色中找到表面颜色 103

6.6　注释 109

习题 111

第二部分　低层视觉：使用一幅图像 114

第7章　线性滤波 114

7.1　线性滤波和卷积 114

7.2　移不变线性系统 118

7.3　空间频率和傅里叶变换 123

7.4　采样和折叠失真 126

7.5　滤波器与模板 132

7.6　技术：归一化相关和检测模式 133

7.7　技术：尺度和图像金字塔 135

7.8　注释 137

习题 138

第8章　边缘检测 140

8.1　噪声 140

8.2　导数估计 143

8.3　对边缘进行检测 148

8.4　注释 157

习题 159

第9章　纹理 161

9.1　纹理表示 161

9.2　使用有方向性金字塔的分析（和合成） 167

9.3　应用：合成纹理来绘制 174

9.4　由纹理得到形状 176

9.5　注释 179

习题 180

第三部分　低层视觉：使用多幅图像 182

第10章　多视角几何学 182

10.1　双视角 182

10.2　三视图 188

10.3　更多的视图 192

10.4　注释 195

习题 197

第11章　立体视觉 199

11.1　重建 200

11.2　人类的立体视觉过程 201

11.3　双目融合 204

11.4　使用多个摄像机 209

11.5　注释 211

习题 213

第12章　从运动估计仿射模型 214

12.1　仿射几何基础 215

12.2　仿射结构和两幅图之间的运动 220

12.3　从多幅图像估计仿射结构和运动 224

12.4　从仿射到欧氏图像 226

12.5　仿射运动分割 229

12.6　注释 231

习题 232

第13章　从运动估计投影模型 234

13.1　投影几何基础 234

13.2　从双目对应估计运动和投影结构 243

13.3　多线性约束估计投影运动 246

13.4　多幅图像恢复运动和投影结构 247

13.5　从投影图像到欧氏图像 250

13.6　注释 252

习题 252

14.1　什么是分割 256

第四部分　中层视觉 256

第14章　基于聚类的分割方法 256

14.2　人类视觉：分类和格式塔原理 258

14.3　应用：镜头的边界检测和背景差分 263

14.4　基于像素点聚类的图像分割 266

14.5　基于图论的聚类分割 269

14.6　注释 277

习题 278

第15章　基于模型拟合的分割 280

15.1　哈夫变换 280

15.2　直线拟合 283

15.3　拟合曲线 286

15.4　作为概率问题的拟合 290

15.5　鲁棒性 291

15.6　举例：用RANSAG来拟合基础矩阵 296

15.7　注释 299

习题 300

第16章　使用随机方法的分割与拟合 302

16.1　丢失数据问题、拟合和分割 302

16.2　EM算法的应用 306

16.3　模型选择：哪个模型拟合得最好 315

16.4　注释 317

习题 318

17.1　把跟踪作为一个抽象的推理问题 320

第17章　基于线性动态模型的跟踪 320

17.2　线性动态模型 322

17.3　卡尔曼滤波 326

17.4　数据相关 333

17.5　应用和例子 336

17.6　注释 340

习题 340

第五部分　高层视觉几何方法 344

第18章　基于模型的视觉 344

18.1　初始假设 344

18.2　通过位姿一致性获取假设 345

18.3　位姿聚类获得假设 349

18.4　采用不变量获得假设 351

18.5　校验 357

18.6　应用：医学图像系统的对准 359

18.7　曲面与对准 363

18.8　注释 363

习题 365

第19章　平滑表面及其轮廓 367

19.1　微分几何的基本要点 368

19.2　表面轮廓几何学 375

19.3　注释 379

习题 379

第20章　外观图 381

20.1　视觉事件：微分几何的补充 383

20.2　计算外观图 391

20.3　外观图与物体定位 395

20.4　注释 398

习题 399

第21章　距离数据 401

21.1　主动距离传感器 401

21.2　距离数据的分割 402

21.3　距离图像的匹配和模型获取 410

21.4　物体识别 414

21.5　注释 419

习题 421

22.1　分类器 424

第22章　利用分类器建立模板 424

第六部分　高层视觉：基于概率和推理的方法 424

22.2　基于类直方图创建分类器 431

22.3　特征选择 434

22.4　神经元网络 443

22.5　支持向量机 451

22.6　注释 455

习题 457

22.7　附录Ⅰ：向后传播算法 457

22.8　附录Ⅱ：线性不可分数据集上的支持向量机 460

22.9　附录Ⅲ：非线性支持向量机 461

第23章　基于模板间关系的识别 463

23.1　通过对模板间关系投票检测物体 463

23.2　利用概率模型及搜索的关系推理 468

23.3　利用分类器简化搜索 471

23.4　隐马尔可夫模型 474

23.5　应用：基于隐马尔可夫模型的手语理解 483

23.6　应用：基于隐马尔可夫模型的人体检测 486

23.7　注释 489

第24章　基于空间关系的几何模板 491

24.1　物体与图像之间的简单关系 491

24.2　基元、模板与几何推理 498

24.3　后记：物体识别 511

24.4　注释 513

习题 514

第25章　应用：在数字化收藏库中查找 518

第七部分　应用 518

25.1　背景知识：组织收藏的信息 519

25.2　整幅图的概要表示 522

25.3　图片的分部表示 527

25.4　视频 533

25.5　注释 535

第26章　应用：基于图像的绘制 536

26.1　从图像序列构造三维模型 536

26.2　基于迁移的基于图像绘制方法 543

26.3　光线场 548

26.4　注释 551

习题 552