Книга: Шапиро Л., Стокман Д. «Компьютерное зрение»

Серия: "Лучший зарубежный учебник"

В данной книге теоретические аспекты обработки зрительных данных рассматриваются с привлечением большого количества примеров из практических задач. Наряду с классическими темами, в книге рассматриваются базы данных изображений и системы виртуальной и дополненной реальности. Приведены примеры приложений в промышленности, медицине, землепользовании, мультимедиа и компьютерной графике.
Студентам старших курсов и аспирантам, интересующимся современным состоянием дел в машинном зрении.

Содержание:

Предисловие редактора перевода...... 5 Предисловие к русскому изданию...... 7 Предисловие...... 8 Замечания относительно языка программирования...... 10 Варианты работы с книгой...... 10 Глава 1. Введение...... 13 1. 1. Могут ли машины видеть?...... 14 1. 2. Прикладные задачи...... 15 1. 3. Операции обработки изображений...... 24 1. 4. Успехи, сложности и неудачи компьютерного зрения...... 29 1. 5. Применение компьютеров и программного обеспечения...... 30 1. 6. Смежные области...... 31 1. 7. Структура оставшейся части книги...... 32 1. 8. Литература...... 32 1. 9. Дополнительные упражнения...... 34 Глава 2. Формирование и представление изображений...... 37 2. 1. Восприятие света...... 38 2. 2. Устройства для формирования изображений...... 39 2. 3. Проблемы формирования цифровых изображений...... 45 2. 4. Функции интенсивности и цифровые изображения...... 47 2. 5. Форматы цифровых изображений...... 55 2. 6. Особенности и проблемы получения изображений естественных сцен...... 64 2. 7. Оценка пространственных свойств объектов по двумерным изображениям...... 65 2. 8. Пять систем координат...... 67 2. 9. Другие типы датчиков...... 69 2. 10. Литература...... 76 Глава 3. Анализ бинарных изображений...... 78 3. 1. Пикселы и окрестности пикселов...... 79 3. 2. Применение масок к изображениям...... 80 3. 3. Подсчет объектов на изображении...... 82 3. 4. Маркировка связных компонент...... 84 3. 5. Морфология бинарных изображений...... 93 3. 6. Свойства областей...... 103 3. 7. Графы смежности областей бинарного изображения...... 114 3. 8. Пороговая бинаризация полутоновых изображений...... 116 3. 9. Литература...... 124 Глава 4. Основные понятия распознавания образов...... 126 4. 1. Задачи распознавания образов...... 126 4. 2. Общая модель классификации...... 128 4. 3. Взаимосвязь точности системы и полноты выборки...... 133 4. 4. Признаки, используемые для описания объектов...... 133 4. 5. Представление объектов в виде векторов признаков...... 136 4. 6. Реализация классификатора...... 136 4. 7. Структурные методы распознавания...... 140 4. 8. Матрица неточностей...... 143 4. 9. Деревья решений...... 144 4. 10. Байесовский подход к принятию решений...... 152 4. 11. Принятие решений при обработке многомерных данных...... 156 4. 12. Самообучающиеся машины...... 158 4. 13. Искусственные нейронные сети...... 159 4. 14. Литература...... 167 Глава 5. Фильтрация и улучшение изображений...... 169 5. 1. Что необходимо сделать с изображением...... 170 5. 2. Изменение тонового распределения...... 172 5. 3. Удаление малых областей изображения...... 176 5. 4. Сглаживание изображения...... 179 5. 5. Медианная фильтрация...... 181 5. 6. Обнаружение краев с помощью дифференциальных масок...... 186 5. 7. Гауссовская фильтрация и ЛОГ-фильтрация для обнаружения краев...... 196 5. 8. Детектор краев Кэнни...... 207 5. 9. Использование масок в качестве согласованных фильтров...... 207 5. 10. Свертка и кросс-корреляция...... 219 5. 11. Анализ пространственных частот с использованием гармонических функций...... 225 5. 12. Итоги и обсуждение...... 240 5. 13. Литература...... 241 Глава 6. Цвет и освещенность...... 244 6. 1. Физические свойства цвета...... 245 6. 2. Цветовая система RGB...... 249 6. 3. Другие цветовые системы...... 252 6. 4. Цветовые гистограммы...... 259 6. 5. Сегментация цветных изображений...... 261 6. 6. Освещенность...... 264 6. 7. Смежные темы...... 272 6. 8. Литература...... 274 Глава 7. Текстура...... 276 7. 1. Текстура, текселы и текстурные статистики...... 277 7. 2. Тексельное описание текстур...... 278 7. 3. Количественные характеристики текстур...... 280 7. 4. Текстурная сегментация...... 289 7. 5. Литература...... 291 Глава 8. Поиск изображений на основе содержания...... 293 8. 1. Примеры баз данных изображений...... 294 8. 2. Запросы к базам данных изображений...... 295 8. 3. Запросы по образцу...... 297 8. 4. Меры расстояния между изображениями...... 298 8. 5. Организация базы данных...... 318 8. 6. Литература...... 324 Глава 9. Движение на двумерных изображениях...... 327 9. 1. Явления и прикладные задачи, связанные с движением на изображениях...... 328 9. 2. Вычитание изображений...... 329 9. 3. Вычисление векторов перемещения...... 331 9. 4. Вычисление траекторий движущихся точек...... 345 9. 5. Обнаружение значительных изменений условий видеосъемки...... 353 9. 6. Литература...... 359 Глава 10. Сегментация изображений...... 362 10. 1. Обнаружение областей...... 363 10. 2. Способы представления областей...... 377 10. 3. Обнаружение контуров...... 382 10. 4. Подбор моделей сегментов...... 403 10. 5. Обнаружение высокоуровневых структур...... 410 10. 6. Сегментация на основе согласованного движения...... 414 10. 7. Литература...... 418 Глава 11. Сопоставление в двумерном пространстве...... 421 11. 1. Совмещение двумерных данных...... 422 11. 2. Представление точек...... 424 11. 3. Аффинные геометрические преобразования...... 425 11. 4. Наилучшее двумерное аффинное преобразование...... 438 11. 5. Распознавание двумерных объектов с использованием аффинных преобразований...... 439 11. 6. Распознавание двумерных объектов с использованием реляционных моделей...... 451 11. 7. Нелинейные методы деформации изображений...... 469 11. 8. Итоги...... 473 11. 9. Литература...... 474 Глава 12. Восприятие трехмерных сцен по двумерным изображениям...... 476 12. 1. Внутренние изображения...... 477 12. 2. Маркировка контурных изображений объектов с плоскими гранями...... 483 12. 3. Трехмерные признаки на двумерных изображениях...... 491 12. 4. Другие способы определения пространственных свойств объектов...... 497 12. 5. Модель формирования изображений на основе перспективной проекции...... 506 12. 6. Определение глубины с помощью стереоскопической системы...... 509 12. 7. Формула тонкой линзы...... 518 12. 8. Итоги...... 522 12. 9. Литература...... 522 Глава 13. Восприятие трехмерных сцен. Оценка пространственного положения и ориентации объектов...... 526 13. 1. Устройство стереоскопической системы компьютерного зрения общего назначения...... 527 13. 2. Аффинные преобразования в трехмерном пространстве...... 530 13. 3. Модель камеры...... 539 13. 4. Наилучшая аффинная калибровочная матрица...... 549 13. 5. Использование структурной подсветки...... 557 13. 6. Простая процедура оценки положения наблюдаемого объекта...... 560 13. 7. Улучшенный метод калибровки камеры...... 567 13. 8. Оценка положения объектов...... 578 13. 9. Реконструкция трехмерных объектов...... 584 13. 10. Вычисление формы по данным освещенности...... 594 13. 11. Геометрическая структура объектов по данным о движении...... 600 13. 12. Литература...... 603 Глава 14. Трехмерные модели. Распознавание объектов на изображениях на основе моделей...... 607 14. 1. Обзор распространенных разновидностей моделей...... 608 14. 2. Модели на основе классов видимости как альтернатива истинным трехмерным моделям...... 618 14. 3. Физические и деформационные модели...... 619 14. 4. Основные методы распознавания трехмерных объектов...... 627 14. 5. Литература...... 663 Глава 15. Системы виртуальной реальности...... 667 15. 1. Основные признаки систем виртуальной реальности...... 668 15. 2. Приложения систем виртуальной реальности...... 669 15. 3. Системы дополненной реальности...... 671 15. 4. Дистанционное управление...... 674 15. 5. Устройства для систем виртуальной реальности...... 677 15. 6. Краткий обзор датчиков для систем виртуальной реальности...... 682 15. 7. Генерация простых трехмерных моделей...... 685 15. 8. Сочетание реальных и искусственных изображений...... 687 15. 9. Психофизиологические аспекты человеко-машинного интерфейса...... 691 15. 10. Литература...... 692 Глава 16. Примеры прикладных задач...... 694 16. 1. Veggie Vision: система для распознавания овощей и фруктов...... 694 16. 2. Идентификация личности человека по радужной оболочке глаза...... 704 16. 3. Литература...... 713 Глава 17. Аннотированный список литературы, добавленный при переводе...... 714 17. 1. Распознавание образов и компьютерное зрение...... 714 17. 2. Представление и обработка изображений...... 714 17. 3. Компьютерная графика и геометрическое моделирование...... 715 17. 4. Смежные вопросы...... 716

Издательство: "БИНОМ. Лаборатория знаний" (2015)

ISBN: 9785996330034