基本信息

• 商品名稱：計算機視覺特征提取與圖像處理(第3版)/經典譯叢
• 作者：(英)尼克松//阿瓜多|譯者:楊高波//李實英
• 代碼：69
• 出版社：電子工業
• ISBN號：9787121246463

其他參考信息

• 出版時間：2014-11-01
• 印刷時間：2014-11-01
• 版次：3
• 印次：1
• 開本：16開
• 包裝：平裝
• 頁數：409
• 字數：713千字

編輯推薦語

本書是由英國南安普敦大學的Mark S.Nixon教授和Sportradar公司的Alberto S. Aguado在前版的基礎上推出的改版之作。本次改版，主要的變化是將**特征提取分為固定形狀匹配與可變形形狀分析兩部分，並增加了新一章內容：運動對像檢測與描述。

內容提要

本書是由英國南安普敦大學的Mark S.Nixon教授 和Sportradar公司的Alberto S. Aguado在前版的基 礎上推出的改版之作。本次改版，主要的變化是將高 級特征提取分為固定形狀匹配與可變形形狀分析兩部 分，並增加了新一章內容：運動對像檢測與描述。具 體地，本書在簡要介紹計算機視覺的基礎概念和基本 的圖像處理運算後，重點討論了低級和**的特征提 取，包括邊緣檢測、固定形狀匹配和可變形形狀分析 。此外，對目標描述，紋理描述、分割及分類，以及 運動對像檢測等都進行了深入的闡述。本書突出了計 算機視覺的主要問題——特征提取，以清晰、簡潔的 語言，闡述了圖像處理和計算機視覺的基礎理論與技 術。
     尼克松、阿瓜多編著的《計算機視覺特征提取與 圖像處理(第3版)》適合於電子工程、計算機科學、 計算機工程等專業的本科生作為教材使用，也適合於 圖像及視頻信號處理、模式識別和計算機視覺方向的 研究生閱讀，還可以作為相關專業的科研工作者參考 用書。
    

作者簡介

Mark S．Nixon英國南安普敦大學計算機視覺教授。他的研究興趣包括圖像處理與計算機視覺。他的團隊開發了在生物信息學與醫學圖像分析應用上的靜止與運動形狀提取新技術。他的團隊是自動人臉識別的早期研究者，又是步態識別的開拓者，*近新增了耳生物信息(earbiometrics)的研究。他是許多國際會議(BMVC 98，AVBPA 03，IEEE人臉與姿態FG 06，ICPR 04，ICB 09與IEEE BTAS 2010)的主席或程序委員會主席，並做了許多邀請報告。

目錄

**章 緒論
1.1 概述
1.2 人類視覺和計算機視覺
1.3 人類視覺繫統
1.4 計算機視覺繫統
1.5 數學繫統
1.6 相關資料
1.7 小結
1.8 參考文獻
第2章 圖像、 采樣和頻域處理
2.1 概述
2.2 圖像形成
2.3 傅裡葉變換
2.4 采樣標準
2.5 離散傅裡葉變換
2.6 傅裡葉變換的其他特性
2.7 傅裡葉以外的其他變換
2.8 頻域特性的應用
2.9 擴展閱讀
2.10 參考文獻
第3章 基本圖像處理運算
3.1 概述
3.2 直方圖
3.3 點算子
3.4 群運算
3.5 其他統計算子
3.6 數學形態學
3.7 擴展閱讀
3.8 參考文獻
第4章 低級特征提取（包括邊緣檢測）
4.1 概述
4.2 邊緣檢測
4.3 相位一致性
4.4 定位特征提取
4.5 描述圖像運動
4.6 擴展閱讀
4.7 參考文獻
第5章 形狀匹配的特征提取
5.1 概述
5.2 閾值處理和背景減法
5.3 模板匹配
5.4 低級特征提取
5.5 霍夫變換
5.6 擴展閱讀
5.7 參考文獻
第6章 **特征提取： 可變形形狀分析
6.1 概述
6.2 可變形形狀分析
6.3 主動輪廓（蛇模型）
6.4 形狀骨架化
6.5 彈性形狀模型——主動形狀和主動外觀
6.6 擴展閱讀
6.7 參考文獻
第7章 目標描述
7.1 概述
7.2 邊界描述
7.3 區域描述符
7.4 擴展閱讀
7.5 參考文獻
第8章 紋理描述、 分割和分類基礎
8.1 概述
8.2 什麼是紋理
8.3 紋理描述
8.4 分類
8.5 分割處理
8.6 擴展閱讀
8.7 參考文獻
第9章 運動對像檢測與描述
9.1 概述
9.2 運動對像檢測
9.3 跟蹤運動特征
9.4 運動特征提取與描述
9.5 擴展閱讀
9.6 參考文獻
**0章 附錄1： 照相機幾何基礎
10.1 圖像幾何
10.2 透視照相機
10.3 透視照相機模型
10.4 仿射照相機
10.5 弱透視模型
10.6 照相機模型實例
10.7 討論
10.8 參考文獻
**1章 附錄2： *小二乘分析
11.1 *小二乘準則
11.2 *小二乘曲線擬合
**2章 附錄3： 主成分分析
12.1 主成分分析
12.2 數據
12.3 協方差
12.4 協方差矩陣
12.5 數據變換
12.6 逆變換
12.7 特征值問題
12.8 求解特征值問題
12.9 PCA方法小結
12.10 實例
12.11 參考文獻
**3章 附錄4： 彩色圖像
13.1 彩色圖像
13.2 三刺激理論
13.3 色彩模型
13.4 參考文獻