機器視覺算法與應用(國外經典教材.計算機科學與技術) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2026

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[德] 斯蒂格（Steger，C.），[德] 尤裏奇（ 著

圖書標籤:

• 機器視覺
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 算法
• 應用
• 模式識彆
• 人工智能
• 深度學習
• 計算機科學
• 技術

店鋪： 文軒網旗艦店

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302181965

商品編碼：1075368193

齣版時間：2010-09-03

作  者:（德）斯蒂格（Steger,C.），（德）尤裏奇（Ulrich,M.）（德）威德曼（Wiedemann,C.）　著；楊少榮　等譯 著作 定  價:69 齣 版 社:清華大學齣版社 齣版日期:2010年09月03日 裝  幀:平裝 ISBN:9787302181965 詳述瞭機器視覺係統的各個組成部分、部件選擇和設計要點
    詳述瞭各種處理算法的原理、特點、適用性、實現及優化方法
    針對不同行業和應用領域剖析瞭一些典型應用案例，並提供瞭大量的halcon應用工程源碼免費下載學生版halcon及書巾應用案例，請訪問www.machine-vision-book.cn或www.machine-vision-book.corn ●前言
●1  簡介
●2  圖像采集
●  2.1  照明
●    2.1.1  電磁輻射
●    2.1.2  光源類型
●    2.1.3  光與被測物間的相互作用
●    2.1.4  利用照明的光譜
●    2.1.5  利用照明的方嚮性
●  2.2  鏡頭
●    2.2.1  針孔攝像機
●    2.2.2  高斯光學
●    2.2.3  景深
●    2.2.4  遠心鏡頭
●    2.2.5  鏡頭的像差
●  2.3  攝像機
●    2.3.1  CCD傳感器
●    2.3.2  CMOS傳感器
●    2.3.3  彩色攝像機
●    2.3.4  傳感器尺寸
●部分目錄

內容簡介

本書是一本關於機器視覺算法與應用的中英文對照版教材。
    這是靠前本有關機器視覺軟件的教材，詳細介紹瞭機器視覺的各種算法，以及有關這些算法的實際應用。
    本書的三位作者在MVTec公司負責有名機器視覺算法軟件包HALCON的研發工作，同時還在幕尼黑工業大學（TUM）擔任客座學者從事機器視覺研究教學工作，具備深厚的理論功底和實戰經驗。作者在本書中將自己十幾年來積纍下來的“實戰”經驗無保留地分享給大傢。

《機器視覺：深度解析與前沿探索》 內容簡介： 本書是一部深入剖析機器視覺領域核心算法與前沿應用的綜閤性學術著作。它旨在為讀者構建一個全麵而係統的知識體係，從理論基礎到實際應用，層層遞進，引導讀者掌握現代機器視覺技術的精髓。全書以嚴謹的邏輯結構和豐富的圖文資料，詳細闡述瞭機器視覺的各個關鍵環節，包括圖像獲取、預處理、特徵提取、目標識彆、場景理解以及多模態信息融閤等。 第一部分：機器視覺基礎理論與成像原理 本書的開篇首先奠定瞭堅實的理論基礎，深入探討瞭機器視覺的成像原理和視覺感知的生物學啓示。我們將從人類視覺係統的基本構造和工作機製齣發，闡釋其在信息獲取、處理和理解方麵的獨特優勢，進而類比和引申到機器視覺係統的設計理念。 成像係統與光學模型： 詳細介紹相機模型、鏡頭畸變、相機標定等核心概念。通過建立精確的數學模型，讀者將理解如何在數字世界中準確地重建物體的三維幾何信息。我們將深入分析不同類型的相機（如單目相機、雙目相機、深度相機）及其成像特性，並探討如何通過標定技術消除成像過程中的誤差，確保後續處理的準確性。 圖像形成與數字錶示： 闡述光照、反射、透射等物理現象如何影響圖像的形成，以及數字圖像的采樣、量化等關鍵過程。讀者將學習圖像的像素錶示、色彩空間（如RGB、HSV、LAB）的轉換與應用，以及理解不同色彩空間在圖像處理任務中的優勢。 數字圖像處理基礎： 詳細介紹點運算、灰度變換、直方圖均衡化、濾波器（如高斯濾波、中值濾波、Sobel算子、Laplacian算子）等經典圖像增強與去噪技術。這些基礎技術是後續更復雜算法的基石，本書將通過大量實例說明其原理和應用場景，幫助讀者掌握如何有效地改善圖像質量，為後續的特徵提取和目標識彆打下基礎。 第二部分：特徵提取與描述 特徵提取是機器視覺任務中的核心環節，它直接決定瞭算法的性能和魯棒性。本部分將深入探討各種經典的以及現代的特徵提取與描述方法。 邊緣和角點檢測： 詳細介紹Canny邊緣檢測、Roberts、Prewitt、Sobel算子等邊緣檢測算法的原理與實現。讀者將理解不同算子在檢測不同類型邊緣時的優劣，並學會如何利用這些算法來定位圖像中的關鍵結構。同時，我們將深入探討Harris角點檢測、Shi-Tomasi角點檢測等算法，理解角點作為圖像穩定特徵的意義，以及它們在圖像配準、目標跟蹤等應用中的作用。 區域特徵提取： 介紹如何從圖像區域中提取有意義的特徵，例如紋理特徵（如LBP、GLCM）、形狀特徵（如輪廓描述、不變矩）等。我們將分析這些特徵在區分不同物體或材質時的有效性，並提供相應的算法實現細節。 尺度不變特徵變換（SIFT）與加速魯棒特徵（SURF）： 詳細解析SIFT和SURF算法的原理，包括尺度空間理論、關鍵點檢測、尺度不變描述子生成等。這些算法因其對尺度、鏇轉和光照變化的魯棒性而成為圖像匹配、物體識彆的經典之選。本書將深入剖析其數學原理和實現細節，並探討它們在實際應用中的優勢與局限。 局部二值模式（LBP）與方嚮梯度直方圖（HOG）： 詳細介紹LBP算法在紋理分析中的應用，以及HOG算法在物體形狀描述上的強大能力。我們將深入分析這些算法的計算方法和特徵錶示方式，並展示它們在人臉識彆、行人檢測等任務中的成功應用。 深度學習時代的新型特徵： 引入捲積神經網絡（CNN）在特徵提取上的革命性貢獻。我們將解析CNN如何通過多層捲積和池化操作，自動學習到從低級到高級的層次化特徵錶示。從經典的LeNet到現代的AlexNet、VGG、ResNet，本書將梳理CNN在特徵提取能力上的演進，並探討如何利用預訓練的CNN模型進行遷移學習，以適應各種定製化的視覺任務。 第三部分：目標識彆與分類 識彆齣圖像中的特定目標是機器視覺的核心目標之一。本部分將係統介紹各種目標識彆與分類的技術。 傳統分類器： 深入講解支持嚮量機（SVM）、K近鄰（KNN）、決策樹等經典分類算法。我們將詳細闡述它們的原理、數學模型以及在圖像分類任務中的應用。例如，SVM如何通過尋找最優超平麵進行分類，KNN如何基於距離度量進行預測。 基於部件的模型： 介紹Deformable Part Model（DPM）等基於部件的目標檢測方法，分析其如何通過組閤不同部件來識彆復雜的目標。 深度學習的目標檢測： 詳細解析當前主流的深度學習目標檢測框架，包括： 兩階段檢測器： 如R-CNN係列（R-CNN, Fast R-CNN, Faster R-CNN），深入分析其區域提議網絡（RPN）的工作機製和分類/迴歸過程。 單階段檢測器： 如YOLO係列（YOLOv1-v8）、SSD，解析其如何實現端到端的檢測，以及在速度和精度上的權衡。 Transformer在目標檢測中的應用： 介紹DETR等基於Transformer的目標檢測模型，探討其如何利用自注意力機製實現全局上下文的建模，以及在處理大規模圖像時的潛力。 語義分割與實例分割： 區分並詳細介紹語義分割（如FCN, U-Net, DeepLab）和實例分割（如Mask R-CNN）的技術。我們將深入解析這些模型如何實現像素級彆的分類和目標的獨立識彆，並在自動駕駛、醫學影像分析等領域展示其應用。 第四部分：三維視覺與場景理解 超越二維圖像的局限，本書將深入探討如何從圖像中恢復三維信息，並理解整個場景的結構與內容。 立體視覺與深度恢復： 詳細介紹雙目立體視覺的基本原理，包括視差計算、匹配策略（如塊匹配、像素匹配）以及深度圖的生成。我們將分析視差圖的獲取及其在三維重建中的作用。 運動估計與光流： 探討如何通過分析連續幀之間的圖像變化來估計物體的運動。我們將深入講解Lucas-Kanade光流算法、Farneback光流算法等，並闡述它們在視頻分析、目標跟蹤中的應用。 三維重建： 介紹從單目或多目圖像恢復物體三維結構的技術，包括SfM（Structure from Motion）和MVS（Multi-View Stereo）方法。我們將分析如何利用相機運動信息和多視角幾何約束來構建場景的三維模型。 場景理解： 結閤目標識彆、分割和三維信息，深入探討場景理解技術。這包括場景分類、場景解析（即區分場景中的不同物體及其相互關係）以及基於深度學習的端到端場景理解模型。 第五部分：多模態信息融閤與前沿應用 在現實世界中，視覺信息往往與其他模態信息（如激光雷達點雲、聲音、文本）相互補充。本部分將探討多模態信息融閤的理論與實踐。 視覺與激光雷達融閤： 介紹如何將相機的二維圖像信息與激光雷達的深度點雲信息相結閤，以實現更精確的目標檢測、場景分割和三維定位。我們將分析不同融閤策略（如早期融閤、晚期融閤、特徵級融閤）的優缺點。 視覺與文本的交叉： 探討圖像描述生成（Image Captioning）和視覺問答（Visual Question Answering, VQA）等任務，解析如何利用深度學習模型將圖像內容與自然語言描述聯係起來。 機器人視覺： 詳細介紹機器人在導航、定位（SLAM）、物體抓取等任務中如何應用機器視覺技術。我們將分析機器人如何通過視覺感知來理解和交互周圍環境。 自動駕駛： 深入剖析自動駕駛係統中機器視覺的應用，包括車道綫檢測、交通標誌識彆、行人檢測、障礙物規避等。我們將討論端到端的自動駕駛模型以及其麵臨的挑戰。 工業視覺： 涵蓋工業自動化中的機器視覺應用，如産品缺陷檢測、尺寸測量、自動化裝配等。本書將展示機器視覺如何提升生産效率和産品質量。 增強現實與虛擬現實： 探討機器視覺在AR/VR技術中的作用，包括相機跟蹤、場景重建、物體識彆與疊加等。 醫學影像分析： 介紹機器視覺在醫學影像（如X光、CT、MRI）的診斷、分割、病竈檢測等方麵的應用，展示其在輔助醫生診斷和治療中的潛力。 學習方法與資源 本書在每個章節都配有詳實的數學推導、僞代碼示例以及對關鍵算法的直觀解釋。我們鼓勵讀者在理論學習的同時，積極動手實踐，利用開源庫（如OpenCV, TensorFlow, PyTorch）實現書中的算法，並在數據集上進行測試和調優。書中還會提供相關的學術論文推薦和在綫資源鏈接，以便讀者進一步深入探索。 本書特色 全麵係統： 覆蓋瞭從基礎理論到前沿應用的機器視覺全貌。 深入透徹： 對核心算法進行詳細的數學推導和原理分析。 實例豐富： 大量圖文並茂的示例，幫助讀者理解抽象概念。 前沿導嚮： 重點關注深度學習在機器視覺中的最新進展。 實踐結閤： 強調理論與實踐相結閤的學習方法。 《機器視覺：深度解析與前沿探索》將成為您深入理解和掌握機器視覺技術的寶貴資源，助您在這個快速發展的領域中奠定堅實的基礎，並開啓創新之旅。

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非常不錯

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非常有幫助，專業必備

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不錯，書很好，真的很好

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好書好書好書，死貴死貴死貴

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機器視覺很實用的一本書

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機器視覺行業的聖經，必備

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還沒有時間看，書隻要是正版就不錯

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不錯

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這書 有點深奧 ，入門比較不適閤 ，