商品详情
| 书名： | 彩色计算机视觉：基础与应用 |
| 出版社： | 清华大学出版社 |
| 出版日期 | 2021 |
| ISBN号： | 9787302582366 |
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| 本书主要介绍彩色视觉、彩色成像、光度不变性、光源估计和色度适应、彩色恒常性及其评价、彩色特征检测和描述、彩色图像分割、彩色目标和场景识别等。可作为信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统、计算机科学以及视觉生理学、视觉心理学和视觉认知学等学科大学高年级本科生或研究生专业课教材和教学参考书，还可供涉及图像技术应用行业（如生物医学、电视广播、工业自动化、文档识别、机器人、电子医疗设备、遥感测绘、智能交通和军事侦察等）的科技工作者科研参考。 |
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章毓晋1989年获比利时列日大学应用科学博士学位。1989年至1993年为荷兰德尔夫特大学博士后及研究人员。从1993年到中国北京清华大学工作，1997年被聘为教授，1998年被评为博士生导师。2014年成为教学科研系列长聘教授。已编写图书40多本，包括翻译出版了《彩色数字图像处理》，《图像处理基础（第2版）》，《实用MATLIB图像和视频处理》，《计算机视觉基础》。 主要科学研究领域为其积极倡导的图像工程（图像处理、图像分析、图像理解及其技术应用）和相关学科。已在国内外发表了500多篇图像工程研究论文。 现为中国图象图形学学会副理事长；国际电气电子工程师协会（IEEE）高级会员；国际光学工程协会（SPIE）会士（因在图像工程方面的成就）。 |
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是一本专门和集中介绍计算机视觉中有关彩色的理论、技术及应用的书籍。 由数学、视觉、图像分析和计算机视觉方面的专家共同撰写。 既介绍了色彩学的基本原理，也介绍了彩色与计算机视觉结合的方法。 还结合了作者近期在彩色计算机视觉技术方面的研究成果。 |
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第1章 引言1 1.1 从基础到应用1 1.2 第1部分：彩色基础2 1.3 第2部分：光度不变性2 1.3.1 基于物理性质的 不变性3 1.3.2 基于机器学习的 不变性3 1.4 第3部分：彩色恒常性3 1.5 第4部分：彩色特征提取3 1.5.1 从亮度到彩色4 1.5.2 特征、描述符和 显著性4 1.5.3 分割4 1.6 第5部分：应用5 1.6.1 检索和视觉探索5 1.6.2 彩色命名6 1.6.3 多光谱应用6 1.7 本章小结6 第1部分 彩色基础 第2章 彩色视觉9 2.1 引言9 2.2 彩色信息处理步骤9 2.2.1 眼睛和光学9 2.2.2 视网膜：杆状细胞和 锥状细胞9 2.2.3 神经节细胞和感受野11 2.2.4 外侧膝状核和视觉 皮层11 2.3 视觉系统的色度特性12 2.3.1 色度适应12 2.3.2 人类彩色恒常性12 2.3.3 空间相互作用14 2.3.4 色度辨别和色觉障碍15 2.4 本章小结17 第3章 彩色成像18 3.1 朗伯反射模型19 3.2 双色反射模型20 3.3 库贝卡·蒙克模型21 3.4 对角模型23 3.5 彩色空间24 3.5.1 XYZ系统24 3.5.2 RGB系统26 3.5.3 对立彩色空间27 3.5.4 感知均匀彩色空间28 3.5.5 直观彩色模型29 3.6 本章小结31 第2部分 光度不变性 第4章 基于像素的光度不变性35 4.1 归一化彩色空间35 4.2 对立彩色空间37 4.3 HSV彩色空间37 4.4 合成彩色空间38 4.4.1 体反射率不变性38 4.4.2 体和表面反射率 不变性39 4.5 噪声稳定性和直方图构建41 4.5.1 噪声扩散42 4.5.2 通过变换的彩色扩散 噪声示例42 4.5.3 使用可变核密度构建 直方图44 4.6 应用：基于彩色的目标识别45 4.6.1 数据集合性能测量45 4.6.2 抗噪声的鲁棒性： 模拟数据46 4.7 本章小结49 第5章 彩色比率的光度不变性50 5.1 光源不变彩色比率51 5.2 光源不变边缘检测53 5.3 模糊鲁棒和彩色恒常图像 描述54 5.4 应用：基于彩色比率的图像 检索55 5.4.1 光源彩色的鲁棒性56 5.4.2 高斯模糊的鲁棒性56 5.4.3 真实世界模糊效果的 鲁棒性57 5.5 本章小结58 第6章 基于导数的光度不变性59 6.1 完全光度不变量61 6.1.1 高斯彩色模型61 6.1.2 RGB相机的高斯彩色 模型63 6.1.3 高斯彩色模型的导数64 6.1.4 朗伯反射模型的微分 不变量65 6.1.5 双色反射模型的微分 不变量68 6.1.6 完全彩色不变量小结71 6.1.7 二维中的几何彩色 不变量71 6.2 准不变量72 6.2.1 双色反射模型中的 边缘72 6.2.2 光度变量和准不变量74 6.2.3 准不变量与完全不变 量的联系75 6.2.4 完全不变量和准不变 量的局部化和鉴别 能力78 6.3 本章小结80 第7章 基于机器学习的光度不变性81 7.1 从多样化的集合中学习81 7.2 时域集合学习85 7.3 为区域检测学习彩色不变量85 7.4 实验88 7.4.1 误差测度88 7.4.2 皮肤检测：静止图像89 7.4.3 视频中的道路检测92 7.5 本章小结96 第3部分 彩色恒常性 第8章 光源估计和色彩适应99 8.1 光源估计100 8.2 色彩适应101 第9章 使用低层特征的彩色恒常性103 9.1 通用灰色世界103 9.2 灰色边缘105 9.3 基于物理的方法108 9.4 本章小结108 第10章 使用色域方法的彩色 恒常性109 10.1 使用导数结构的色域映射111 10.1.1 对角偏移模型111 10.1.2 像素值线性组合的 色域映射111 10.1.3 N-jet色域112 10.2 色域映射算法的组合113 10.2.1 组合可行集114 10.2.2 组合算法输出114 10.3 本章小结114 …… |
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