機器視覺
（每一個從事計算機視覺相關領域研究的科學家和技術人員，都應該認真地閱讀本書！）
- 所屬分類：圖書 >計算機/網(wǎng)絡>人工智能
- 作者：（美）[伯特霍爾德·霍恩] 著
- 產(chǎn)品參數(shù)：
- 叢書名：--
- 國際刊號：9787515325316
- 出版社：中國青年出版社
- 出版時間：2014-08
- 印刷時間：2014-08-01
- 版次：1
- 開本：16開
- 頁數(shù)：--
- 紙張：膠版紙
- 包裝：精裝
- 套裝：否
這本書是計算機視覺的"圣經(jīng)"！如果任何人想要學習計算機視覺的基本內(nèi)容，一定要以這本書作為起始點。千萬不要錯過！尤其是，這本經(jīng)典著作對于書中概念的杰出的介紹方法。我強烈地將這本不可或缺的書推薦給所有學習計算機視覺的人。
伯特霍爾德·霍恩(BertholdKlausPaulHorn)現(xiàn)為美國麻省理工學院(MIT)計算機與電子工程系(EECS)人工智能實驗室(CSAIL)的教授、美國工程院(NAE)院士、美國人工智能協(xié)會(AAAI)院士，是享有國際聲望的計算機視覺領域?qū)＜摇Ｋ麖氖掠嬎銠C視覺領域的研究長達40多年，在該領域有許多開創(chuàng)性和奠基性的貢獻，其博士論文《ShapefromShading》開創(chuàng)了一個嶄新的研究領域。他提出的經(jīng)典光流算法(Horn-Schunck方法)奠定了光流及運動視覺研究的基礎。霍恩教授的很多研究成果，如：二維retinex算法、反射圖、擴展Gauss圖、無源導航等，都在計算機視覺領域和工業(yè)界發(fā)揮著巨大的作用。他所開創(chuàng)的基于逆問題理論、通過分析成像過程來研究機器視覺的方法，被稱為霍恩學派。
霍恩教授獲得了諸多獎項和榮譽，其中包括：
Rank獎："為了表彰其在引領視覺系統(tǒng)實用化的工作中所做出的開創(chuàng)性貢獻。"
——Rank基金委員會。1989年9月。
入選美國人工智能協(xié)會："由于其在人工智能領域中所做出的巨大貢獻。"——美國人工智能協(xié)會。1990年8月。
入選美國工程院："為其在計算機視覺領域(特別是在：通過圖像亮度來恢復三維幾何結構的研究中)所做出的開創(chuàng)性貢獻。"——美國工程院。2002年2月。
AzrielRosenfeld終身成就獎："為表彰其在早期視覺(包括：光流、從明暗恢復形狀)中所做出的奠基性貢獻。"——IEEE計算機協(xié)會。2009年9月。
霍恩教授的個人主頁為：people.csail.mit.edu/bkph
第1章 簡介 1.1 機器視覺 1.2 機器視覺的任務 1.3 機器視覺和其他領域的關系 1.4 后續(xù)章節(jié)的概要 1.5 本章參考文獻 1.6 習題 第2章 成像與圖像檢測 2.1 成像的兩個方面 2.1.1 透視投影 2.1.2 正射投影 2.2 亮度 2.3 透鏡 2.4 我們的視覺世界 2.5 圖像檢測 2.5.1 感知顏色 2.5.2 隨機性和噪聲 2.5.3 圖像量化 2.6 本章參考文獻 2.7 習題 第3章 二值圖：幾何性質(zhì) 3.1 二值圖 3.2 簡單幾何性質(zhì) 3.2.1 區(qū)域的位置 3.2.2 朝向 3.3 投影 3.4 離散二值圖 3.5 行程編碼 3.6 本章參考文獻 3.7 習題 第4章 二值圖：拓撲性質(zhì) 4.1 多個物體 4.1.1 標注圖像中的物體 4.1.2 連通性 4.1.3 串行標注算法 4.2 局部計數(shù)和迭代修正 4.2.1 局部計數(shù) 4.2.2 集合可加性 4.2.3 迭代修正 4.3 本章參考文獻 4.4 習題 第5章 區(qū)域與圖像分割 5.1 設定閾值的方法 5.2 統(tǒng)計直方圖 5.3 空間相關性 5.4 圖像分割 5.5 使用顏色信息 5.6 合并與分裂 5.7 本章參考文獻 5.8 習題 第6章 圖像處理：連續(xù)圖像 6.1 線性移不變系統(tǒng) 6.2 卷積與點擴散函數(shù) 6.3 調(diào)制傳遞函數(shù) 6.4 Fourier 變換和濾波 6.5 Fourier 變換和卷積 6.6 廣義函數(shù)與單位沖擊函數(shù) 6.7 收斂因子與單位沖擊函數(shù) 6.8 偏微分與卷積 6.9 旋轉(zhuǎn)對稱與各向同性算子 6.10 模糊，失焦和運動拖尾 6.11 圖像復原與增強 6.12 相關以及功率譜 6.13 濾波器與噪聲抑制 6.14 圖像模型 6.15 本章參考文獻 6.16 習題 第7章 圖像處理：離散圖像 7.1 有限的圖像尺寸 7.2 離散圖像采樣 7.3 采樣定理 7.4 離散 Fourier 變換 7.5 循環(huán)卷積 7.6 一些有用的結果 7.7 本章參考文獻 7.8 習題 第8章 邊緣和邊緣查找 8.1 圖像中的邊緣 8.2 微分算子 8.3 離散近似 8.4 局部算子和噪聲 8.5 邊緣的檢測和定位 8.6 結論和例子 8.7 本章參考文獻 8.8 習題 第9章 光照與顏色 9.1 物體表面的反射率以及 Land 實驗 9.2 Mondrian 圖 9.3 復原光照 9.4 求解逆問題 9.5 光照的歸一化 9.6 選擇閾值 9.7 離散情況下計算光照 9.8 一個物理模型 9.9 本章參考文獻 9.10 習題 第10章 反射圖：光度立體視覺 10.1 圖像亮度 10.2 輻射 10.3 圖像的形成 10.4 雙向反射分布函數(shù) 10.5 連續(xù)光源 10.6 物體表面的反射性質(zhì) 10.7 物體表面的亮度 10.8 物體表面的朝向 10.9 反射圖 10.10 圖像中的明暗 10.11 明暗圖 10.12 光度立體視覺 10.13 估計反射率 10.14 曲面朝向的查詢表 10.15 本章參考文獻 10.16 習題 第11章 從明暗恢復形狀 11.1 從明暗中恢復形狀 11.2 特征曲線與初始曲線 11.3 奇異點 11.4 奇異點附近的冪級數(shù) 11.5 閉合邊界 11.6 球極投影 11.7 松弛方法 11.8 從針狀圖中恢復景深 11.9 本章參考文獻 11.10 習題 第12章 運動場和光流 12.1 運動場 12.2 光流 12.3 光流的光滑性 12.4 填充光流信息 12.5 邊界條件 12.6 離散情況 12.7 光流的不連續(xù) 12.8 本章參考文獻 12.9 習題 第13章 攝影測量和立體視覺 13.1 兩張圖像之間的差異 13.2 攝影測量 13.3 朝向 13.4 相對朝向 13.5 使用已知的相對朝向 13.6 計算景深 13.7 外部朝向 13.8 內(nèi)部朝向 13.9 尋找共軛點對 13.10 本章參考文獻 13.11 習題 第14章 模式分類 14.1 由一個例子引入 14.2 特征向量 14.3 基本方法 14.4 最近鄰分類 14.5 最近中心分類 14.6 實例：白血球分類 14.7 使用概率密度模型設計分類方法 14.8 不同形狀的聚類 14.9 聚類的自動形成 14.10 一個童話 14.11 本章參考文獻 14.12 習題 第15章 多面體物體 15.1 多面體場景的素描圖 15.2 恢復三維結構 15.3 梯度空間 15.4 明暗和梯度空間 15.5 圖像分割與多個物體的情況 15.6 標記素描圖 15.7 演示：復制一個積木結構 15.8 本章參考文獻 15.9 習題 第16章 擴展 Gauss 圖 16.1 凸多面體 16.2 Gauss 圖 16.3 Gauss 曲率 16.4 擴展 Gauss 圖 16.5 擴展 Gauss 圖的例子 16.6 離散情況 16.7 圓環(huán)面的擴展 Gauss 圖 16.8 對單位球面的剖分 16.9 旋轉(zhuǎn)體的擴展 Gauss 圖 16.10 一般情況下的 Gauss 曲率 16.11 擴展 Gauss 圖的應用 16.12 本章參考文獻 16.13 習題 第17章 無源導航 17.1 恢復觀測者的運動 17.2 預備知識和技術 17.3 平動的情況 17.4 使用其他的范數(shù)形式 17.5 轉(zhuǎn)動的情況 17.6 一般剛體運動的情況 17.7 本章參考文獻 17.8 習題 第18章 從容器中抓取零件 18.1 方法總覽 18.2 動機 18.3 裝著零件的容器 18.4 圖像分割 18.5 典型物體模型 18.6 物體表面的透視收縮 18.7 對齊主軸 18.8 非凸的物體 18.9 物體在空間中的姿態(tài) 18.10 旋轉(zhuǎn)的表示方法 18.11 朝向統(tǒng)計直方圖的匹配 18.12 針狀圖的二次投影 18.13 對偏離理想情況的矯正 18.14 選擇要抓取的物體 18.15 移動機器臂 18.16 "眼 --- 手"坐標系之間的變換 18.17 任意形狀的物體 18.18 結論 18.19 結束語 18.20 本章參考文獻 18.21 習題 附錄: 一些有用的數(shù)學工具 A.1 求解三角形 A.2 向量操作 A.3 向量和矩陣的導數(shù) A.4 線性方程組的最小二乘解 A.5 Lagrange 乘子 A.6 變分法 A.7 本附錄參考文獻 參考文獻 索引
還挺不錯的，書包裝挺嚴實，物流也挺快
看了好久才決定買下不錯
書內(nèi)容好，但外形破損，快遞服務態(tài)度不好。
工作用書，不錯，對工作幫助很大！快遞給力！
絕對的權威！
首先，書的內(nèi)容我就不多說了，經(jīng)典永遠是經(jīng)典。我要吐槽的是，書在運輸過程中，損毀十分嚴重，之少在我眼里是這樣，書的前后總計八個角，都扭曲變形，能給我個合理的解釋嘛？是書本來就這樣，還是運輸快遞的問題？圖片上還是我整理過的樣子，不整理，更嚴重。
good book
很不多的書，偏向于理論，基礎差的話，基本上不要考慮
整體很不錯只是包裝書皮有褶皺，但是里面是硬皮的，不影響
經(jīng)典著作，不知道翻譯的如何，看了序言應該是很不錯的！
整體感覺非常好，值得收藏！內(nèi)容也很全面，包裝還可以！
快遞很速度，第二天就送到了，快遞員態(tài)度很好，東西包裝的很厚實。。不錯！！！
紙書不錯！紙書不錯！紙書不錯！紙書不錯！紙書不錯！紙書不錯！紙書不錯！
挺好的書，質(zhì)量和就是都好，就是買早了，應該等到雙十一。。。
這是我在當當網(wǎng)上買書收到貨最晚的一次。我也是抽風，為什么選擇在當當上買，哎。
內(nèi)容比想象中好一些，印刷來說一般，有點重，字和紙一般。
模糊，失焦和運動拖尾圖像P復原與增強相關以及功率譜Z最優(yōu)濾R波1
翻譯的一般吧，有的地方要自己琢磨，不如出中英文對照版的，方便理解
很老的書，相較于具體算法，貫穿這本書的處理問題的思想，顯得更有價值
印刷很精美，國外經(jīng)典，屯著慢慢看，慢慢學習使用，當當網(wǎng)的書不錯
麻省理工的教程。微積分、離散數(shù)學加線性代數(shù)，認真看一遍會十分吃力，一旦讀懂算法設計能力將極大提高。
方程眾多，跟我想的不一樣，不是軟件編程的書，介紹的是理論，好高深的樣子，略貴。
書的質(zhì)量很好，內(nèi)容經(jīng)典也比較全面，但翻譯的水平有限，有些句子的表達很奇怪。
書不錯 客服人員很有耐心 換了本新書 只是之前那本書一直沒有人來收 很是奇怪
書本身還不錯 就是我自己智障 看得我各種想死...
當當配送的書不錯，但是個人感覺這本書的內(nèi)容太老了。大部分是上世紀的東西。。。要看完需要一定的毅力和理論深度，感覺不是我要買的書
機器學習領域比較經(jīng)典的書，基礎知識講的還算比較詳細。
就如評價里說的，非常棒。只是，非常專業(yè)。涵蓋的內(nèi)容也非常多，比如，拓撲學等等。所以，至少，這是一本機器視覺博士生才能讀的書。
唔，這本書感覺講得相對抽象了，感覺很多地方?jīng)]有描述清楚就開始數(shù)學推導了（可能是自己數(shù)學功底太差了吧），另外，書里大部分內(nèi)容都是比較老的了，沒有最新的研究在里面。。。感覺只能當一個經(jīng)典視覺的數(shù)學參考書了（本人只是個剛開始接觸視覺的渣，可能是自己功力還體會不到這本書的精髓吧）。。。
