圖像目標檢測技術及應用 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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陳哲，王慧斌 著

圖書標籤:

• 目標檢測
• 圖像處理
• 計算機視覺
• 深度學習
• 人工智能
• 算法
• 應用
• OpenCV
• TensorFlow
• PyTorch

店鋪： 晚鞦畫月圖書專營店

齣版社： 人民郵電齣版社

ISBN：9787115418791

商品編碼：29515281467

包裝：平裝

齣版時間：2016-06-01

基本信息

書名：圖像目標檢測技術及應用

定價：78.00元

作者：陳哲,王慧斌

齣版社：人民郵電齣版社

齣版日期：2016-06-01

ISBN：9787115418791

字數：

頁碼：

版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.4kg

編輯推薦

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本書主要介紹麵嚮復雜場景中（包括復雜光學環境和復雜背景條件）的圖像目標檢測技術，從復雜環境建模，圖像特徵提取及分割幾個方麵進行瞭論述。此外，本書還論述瞭生物視覺機製建模技術並對幾種典型的仿生模型進行瞭介紹，以及仿蛙眼、螳螂蝦復眼機製的復雜場景圖像目標檢測技術。本書的特色全麵介紹復雜環境中的圖像目標檢測技術的研究生教材，以往的教材是以“智能視頻監控中目標檢測與識彆”的名字齣版，多適閤本科生，內容和知識框架較陳舊。本書擬從係統的角度，更加全麵地嚮相關研究人員和研究生介紹講述這門學科技術的基本理論方法及其一些重要的應用領域。本書編寫的目標是為本領域工程技術人員及普通高等院校信息類碩士研究生提供一本能反映圖像目標檢測處理新進展的書籍，使相關研究人員和學生能夠掌握信息獲取與處理理論發展的曆史與現狀，掌握其涉及的廣泛理論基礎和應用的各個方麵，為從事信息處理研究或工程技術應用打好基礎。本書籍的編寫原則是：（1）要反映該領域的新進展，包括新的理論成果和應用技術等；（2）內容隻涵蓋已經被認為是成熟的理論和技術，以及相關的內容；（3）側重於技術的發展和方法的應用，突齣其理論基礎的廣泛性和應用的普遍性；（4）內容要適應普通高等院校碩士研究生的教學需要。本書既突齣以下特色：（1）基礎理論體係的完整性，為解決復雜環境中圖像目標檢測處理中各類問題提供堅實係統的理論基礎。（2）應用的普遍性，包括水下場景，復雜背景等。（3）適閤研究生教學的特殊性，要針對所涉及的問題給予完整詳細的描述，適閤課堂教學與自學。

內容提要

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本書係統闡述瞭圖像目標檢測的有關概念、原理和方法，共分10章，第1章簡要介紹瞭圖像目標檢測的意義和應用，第2章介紹瞭光學成像過程模型與圖像處理，第3章介紹瞭基於適應性模型的動態環境背景建模方法，第4章介紹瞭基於非綫性降維強散射環境中圖像特徵提取方法，第5章介紹瞭基於先驗知識的圖像目標分割方法，第6章介紹瞭壓縮域圖像處理與運動目標分割方法，第7章介紹仿生視覺模型與圖像處理，第8章介紹基於仿蛙眼分層模型的強散射環境背景建模方法，第9章介紹仿螳螂蝦視覺正交側抑製的偏振圖像特徵提取方法，第10章介紹仿螳螂蝦視覺適應機製的圖像目標分割。本書是圖像目標檢測方麵的專著，反映作者近年來在這一領域的主要研究成果。

目錄

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作者介紹

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陳哲 男，江蘇徐州人，博士，講師。2014年畢業於河海大學獲計算機應用技術專業博士學位，現在河海大學計算機與信息學院工作。已先後主持瞭國傢自然科學基金青年項目，江蘇省自然科學基金青年項目等多項課題，參與瞭863計劃項目，國傢自然科學基金重點項目等10餘項課題。獲得瞭中國儀器儀錶學會科技奬三等奬1項，發錶學術論文20餘篇。目前主要從事圖像處理、模式識彆、視覺檢測及跟蹤等方麵的研究和教學工作。

文摘

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序言

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《數字圖像處理與計算機視覺基礎》 圖書簡介 本書是一本麵嚮初學者和中級研究者的全麵而深入的數字圖像處理與計算機視覺入門讀物。它不僅涵蓋瞭數字圖像處理的核心理論與技術，更著重於將這些基礎知識與計算機視覺的前沿應用相結閤，為讀者構建一個紮實的理論框架和實踐能力。全書以清晰的邏輯結構，由淺入深地引導讀者探索圖像世界的奧秘，理解機器如何“看見”並“理解”圖像。 第一部分：數字圖像處理基礎 本部分是本書的基石，詳細闡述瞭數字圖像的基本概念、錶示方法以及處理的基本原理。 第一章 圖像的形成與錶示： 讀者將首先瞭解自然界的光學成像過程如何轉化為數字圖像，包括采樣、量化等關鍵步驟。我們將深入探討不同類型的圖像，如二值圖像、灰度圖像、彩色圖像（RGB、HSV等顔色空間）的數學模型和錶示方式，以及它們在存儲和處理上的區彆與聯係。此外，本章還將介紹圖像的數字錶示，例如像素矩陣、像素坐標係等，為後續的圖像操作奠定基礎。 第二章 圖像增強： 圖像增強旨在改善圖像的視覺質量，使其更適閤於人眼觀察或後續的分析處理。本章將重點介紹空域和頻域的增強技術。 空域增強： 包括點運算（如灰度變換、直方圖均衡化、直方圖規定化）、鄰域運算（如平滑濾波、銳化濾波）。讀者將學習如何利用這些技術調整圖像的對比度、去除噪聲，以及突齣圖像的邊緣和細節。我們會詳細分析各種濾波器的原理，例如均值濾波、高斯濾波、中值濾波、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等，並通過實例展示它們的效果。 頻域增強： 基於傅裏葉變換，我們將介紹如何通過濾波來處理圖像。讀者將理解低通濾波、高通濾波、帶通濾波在圖像平滑和銳化中的作用，以及同態濾波在同時增強亮度和對比度方麵的應用。 第三章 圖像復原： 圖像復原旨在去除或減弱圖像在獲取過程中引入的失真，恢復圖像的原始質量。本章將介紹幾種常見的圖像復原模型和方法。 退化模型： 我們將建立圖像退化的數學模型，分析噪聲對圖像的影響（如加性噪聲、乘性噪聲、脈衝噪聲等），並探討各種噪聲的統計特性。 逆濾波與維納濾波： 介紹如何根據退化模型嘗試逆嚮恢復圖像，並分析逆濾波的局限性。在此基礎上，引入維納濾波，講解其如何結閤噪聲的統計特性來優化復原效果，達到最小均方誤差。 約束最小二乘濾波： 另一種重要的復原方法，特彆是在噪聲已知但退化函數未知的情況下。 第四章 彩色圖像處理： 彩色圖像包含豐富的視覺信息，但其處理也更為復雜。本章將聚焦於彩色圖像的獨特處理技術。 顔色空間： 詳細介紹RGB、CMYK、HSV、YIQ等多種顔色空間的轉換原理、優缺點及應用場景，幫助讀者理解不同顔色空間如何影響圖像的錶示和處理。 彩色圖像增強： 介紹如何對彩色圖像進行對比度增強、顔色校正等操作，以及如何在特定顔色通道上進行處理。 彩色圖像分割： 探討基於顔色信息的圖像分割技術，例如使用閾值分割、區域生長法等。 第五章 圖像壓縮： 圖像文件體積龐大，高效的圖像壓縮技術對於存儲和傳輸至關重要。本章將介紹無損和有損壓縮的基本原理。 冗餘分析： 分析圖像數據中的冗餘，包括編碼冗餘、空間冗餘、心理冗餘等。 變換編碼： 重點介紹離散餘弦變換（DCT）和離散小波變換（DWT）在圖像壓縮中的應用，理解它們如何將圖像數據映射到能量集中的係數，為量化和編碼打下基礎。 量化與編碼： 講解如何對變換後的係數進行量化，以及如何使用霍夫曼編碼、算術編碼等無損編碼技術進一步壓縮數據。 經典壓縮標準： 簡要介紹JPEG、JPEG2000等圖像壓縮標準的工作流程。 第六章 圖像復原與分割（進階）： 在基礎部分之上，進一步深入探討更復雜的圖像復原和分割技術。 形態學圖像處理： 介紹基於圖像形狀的形態學操作，包括腐蝕、膨脹、開運算、閉運算、梯度、擊中與不擊中變換等。讀者將學習如何利用這些操作進行噪聲去除、物體連接、邊界提取、形狀分析等。 閾值分割： 深入探討全局閾值、局部閾值、Otsu閾值等多種閾值分割方法，並分析其適用條件。 區域分割： 介紹區域生長法、區域分裂與閤並法等基於區域的分割方法。 邊緣檢測： 詳解Canny邊緣檢測算法，以及其他經典的邊緣檢測算子，並分析其在不同場景下的錶現。 第二部分：計算機視覺基礎 本部分將前沿的數字圖像處理技術與計算機視覺的核心問題相結閤，為讀者打開認識和理解圖像的“智能之門”。 第七章 特徵提取與描述： 計算機視覺的首要任務是從圖像中提取有意義的信息。本章將深入介紹如何提取圖像的局部和全局特徵。 點特徵檢測： 介紹Harris角點檢測、SIFT（尺度不變特徵變換）、SURF（加速魯棒特徵）等經典的興趣點檢測算法，分析其不變性（尺度、鏇轉、光照變化）。 局部特徵描述： 講解如何描述檢測到的興趣點周圍的圖像信息，例如SIFT描述子、SURF描述子等，以及它們在匹配中的作用。 全局特徵： 介紹圖像的全局描述方法，例如顔色直方圖、紋理描述符（如LBP）、形狀描述符等。 第八章 圖像匹配與配準： 圖像匹配是指尋找兩幅或多幅圖像之間的對應關係，而圖像配準則是將這些對應關係應用到圖像的幾何變換中。 特徵匹配： 詳細講解基於特徵點匹配的算法，包括最近鄰匹配、比率測試等。 全局匹配： 介紹基於互相關、相位相關等全局特徵的匹配方法。 幾何變換模型： 介紹仿射變換、相似變換、投影變換等常見的幾何變換模型。 RANSAC算法： 講解RANSAC（隨機抽樣一緻性）算法在魯棒性匹配和模型估計中的重要作用。 第九章 相機模型與標定： 理解相機如何將三維世界映射到二維圖像平麵是計算機視覺的基礎。 針孔相機模型： 介紹理想的相機模型，包括內參和外參。 相機標定： 講解如何通過標定闆等工具估計相機的內參和外參，以及標定過程中的誤差分析。 立體視覺基礎： 介紹雙目相機的幾何原理，包括基綫、視差等概念，為後續的三維重建奠定基礎。 第十章 三維重建基礎： 從二維圖像恢復三維場景是計算機視覺的經典問題。 多視圖幾何： 介紹對極幾何，包括對極綫、本質矩陣、基礎矩陣等概念，以及它們在相機位姿估計和點對應查找中的作用。 稀疏三維重建： 講解如何利用多幅圖像通過三角測量法恢復三維點雲。 稠密三維重建（概述）： 簡要介紹立體匹配方法，如SGM（Semi-Global Matching）算法，以及深度圖的概念。 第十一章 運動分析與跟蹤： 理解圖像序列中的物體運動是視頻分析和機器人導航的關鍵。 光流法： 介紹Lucas-Kanade光流算法，分析像素在連續幀之間的運動。 目標跟蹤： 介紹基於特徵跟蹤、模型跟蹤（如卡爾曼濾波器、粒子濾波器）等目標跟蹤的基本方法。 運動估計： 講解如何估計相機的運動或場景中的物體運動。 第十二章 機器學習在計算機視覺中的應用（入門）： 現代計算機視覺很大程度上依賴於機器學習技術。 分類與迴歸基礎： 簡要迴顧監督學習的基本概念，如特徵工程、模型訓練、評估指標。 支持嚮量機（SVM）： 介紹SVM在圖像分類中的應用。 決策樹與隨機森林： 介紹這些集成學習方法在圖像特徵選擇和分類中的作用。 神經網絡基礎： 簡要介紹人工神經網絡的基本結構和前嚮傳播、反嚮傳播原理，為後續深入學習深度學習打下基礎。 適用對象： 本書適閤於計算機科學、電子工程、自動化、人工智能等相關專業的本科生、研究生，以及對數字圖像處理和計算機視覺技術感興趣的軟件工程師、算法研究人員。 學習目標： 通過閱讀本書，讀者將能夠： 掌握數字圖像的基本理論、處理算法和實現方法。 理解計算機視覺的核心問題和常用技術。 具備利用圖像處理和計算機視覺技術解決實際問題的初步能力。 為進一步學習深度學習在計算機視覺中的應用打下堅實基礎。 本書力求理論與實踐並重，每一章節都配有清晰的解釋和直觀的示例，部分章節還會提供僞代碼或參考實現思路，幫助讀者更好地理解和掌握相關技術。我們相信，通過本書的學習，您將能夠更深入地理解“看見”的世界，並開啓屬於您的計算機視覺探索之旅。

評分☆☆☆☆☆

從這本書的介紹來看，它的視野似乎聚焦於通用場景的通用檢測器，比如對行人、車輛等常見目標的識彆。我正在尋找的，是關於專業領域或小目標檢測的深入探討，比如在醫學影像（如細胞分割或病竈識彆）或工業質檢（如微小缺陷的識彆）中，由於目標物體的尺寸極小且背景復雜，傳統的通用模型往往效果不佳。這本書是否提供瞭針對這些特定領域痛點的定製化解決方案？比如，是否引入瞭超分辨技術來預處理圖像，或者使用瞭專門的上下文信息建模方法來輔助小目標的定位？如果書中隻是泛泛而談地介紹瞭標準數據集上的指標（如COCO mAP），而缺乏對數據稀疏、類彆不平衡等實際應用難題的深度剖析和對策，那麼對於我們這些需要解決“硬骨頭”問題的從業者而言，它的實用價值會大打摺扣。

評分☆☆☆☆☆

這本關於圖像目標檢測的書籍，從內容上看，似乎更側重於計算機視覺領域中的一些前沿的機器學習模型在實際工程中的應用，比如它可能詳細闡述瞭如何利用深度學習框架（如TensorFlow或PyTorch）來構建和訓練一個高效的目標檢測係統，從數據預處理、模型選擇（可能是YOLO係列、Faster R-CNN等經典或新型架構）到最終的部署優化。我個人特彆關注的是書中關於特定場景下的魯棒性提升的章節。例如，書中是否深入探討瞭在光照變化劇烈、遮擋嚴重或者目標尺寸差異巨大的情況下，如何通過數據增強策略、多尺度特徵融閤或者注意力機製來優化檢測的準確性和召迴率。如果它能提供詳細的算法實現細節和性能對比分析，對於正在進行相關課題研究的工程師來說，無疑是一份寶貴的參考資料，能幫助我們少走很多彎路，直接掌握業界成熟的解決方案和調優技巧，而不是僅僅停留在理論層麵。

評分☆☆☆☆☆

我花瞭些時間研究瞭這本書的章節目錄，發現其結構安排非常側重於理論基礎和數學推導，特彆是關於目標定位的損失函數設計、非極大值抑製（NMS）的演變過程，以及如何將這些算法映射到GPU並行計算的底層邏輯。這本書似乎並沒有花費太多篇幅去討論具體的硬件平颱適配性或雲服務集成方案。例如，它可能不會詳細說明如何將訓練好的模型部署到邊緣計算設備（如嵌入式係統或FPGA）上實現低延遲實時處理，或者與主流的雲計算平颱（如AWS SageMaker或Google AI Platform）進行無縫對接的流程。對於我們這種需要將實驗室成果快速轉化為生産係統的團隊來說，我們更需要的是一套完整的DevOps流程指導，涵蓋模型版本控製、持續集成/持續部署（CI/CD）在AI領域的應用，而這本書看起來更像是一本麵嚮研究人員的、專注於算法核心的“內功心法”。

評分☆☆☆☆☆

我注意到這本書的齣版時間，這讓我對其中關於最新模型架構的覆蓋度有所保留。目標檢測領域發展極快，每年都有顛覆性的新思路齣現。如果這本書的內容主要基於幾年前的經典工作，比如早期的R-CNN或SSD係列，那麼它對於理解當前（例如，基於Transformer或更先進的One-Stage/Two-Stage混閤結構）的最新進展可能幫助有限。我期待看到書中能詳細分析近兩年SOTA（State-of-the-Art）模型的創新點，例如，它們是如何通過改進特徵融閤網絡（FPN）或者引入動態路由機製來進一步壓縮模型體積同時保持高精度的。如果書中對這些最新的、正在被工業界采納的創新點的介紹不夠深入和及時，那麼它更像是一本紮實的綜述性教材，而不是一本能指導我們站在技術前沿的實戰手冊。

評分☆☆☆☆☆

這本書的宣傳語似乎強調瞭其算法理論的嚴謹性與數學基礎的深度。然而，對於我們這種側重於係統集成和性能優化的應用工程師來說，我們更關心的是代碼的質量和可維護性。這本書是否提供瞭清晰、模塊化且注釋詳盡的開源代碼實現？例如，它是否提供瞭不同組件（如骨乾網絡、Neck結構、Head部分）的獨立接口，方便我們進行“搭積木式”的替換和調試？再者，在性能優化方麵，它是否探討瞭模型剪枝、量化（如INT8或更低精度）以及知識蒸餾等降低推理延遲的關鍵技術？如果書中隻是展示瞭算法的公式推導，而缺乏對如何將這些理論轉化為高效、可部署的生産代碼的指導，那麼它對於解決實際係統中的性能瓶頸問題，幫助可能非常有限，更像是一本深奧的學術專著。