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陈哲，王慧斌 著

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• 目标检测
• 图像处理
• 计算机视觉
• 深度学习
• 人工智能
• 算法
• 应用
• OpenCV
• TensorFlow
• PyTorch

店铺： 晚秋画月图书专营店

出版社： 人民邮电出版社

ISBN：9787115418791

商品编码：29515281467

包装：平装

出版时间：2016-06-01

基本信息

书名：图像目标检测技术及应用

定价：78.00元

作者：陈哲,王慧斌

出版社：人民邮电出版社

出版日期：2016-06-01

ISBN：9787115418791

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.4kg

编辑推荐

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本书主要介绍面向复杂场景中（包括复杂光学环境和复杂背景条件）的图像目标检测技术，从复杂环境建模，图像特征提取及分割几个方面进行了论述。此外，本书还论述了生物视觉机制建模技术并对几种典型的仿生模型进行了介绍，以及仿蛙眼、螳螂虾复眼机制的复杂场景图像目标检测技术。本书的特色全面介绍复杂环境中的图像目标检测技术的研究生教材，以往的教材是以“智能视频监控中目标检测与识别”的名字出版，多适合本科生，内容和知识框架较陈旧。本书拟从系统的角度，更加全面地向相关研究人员和研究生介绍讲述这门学科技术的基本理论方法及其一些重要的应用领域。本书编写的目标是为本领域工程技术人员及普通高等院校信息类硕士研究生提供一本能反映图像目标检测处理新进展的书籍，使相关研究人员和学生能够掌握信息获取与处理理论发展的历史与现状，掌握其涉及的广泛理论基础和应用的各个方面，为从事信息处理研究或工程技术应用打好基础。本书籍的编写原则是：（1）要反映该领域的新进展，包括新的理论成果和应用技术等；（2）内容只涵盖已经被认为是成熟的理论和技术，以及相关的内容；（3）侧重于技术的发展和方法的应用，突出其理论基础的广泛性和应用的普遍性；（4）内容要适应普通高等院校硕士研究生的教学需要。本书既突出以下特色：（1）基础理论体系的完整性，为解决复杂环境中图像目标检测处理中各类问题提供坚实系统的理论基础。（2）应用的普遍性，包括水下场景，复杂背景等。（3）适合研究生教学的特殊性，要针对所涉及的问题给予完整详细的描述，适合课堂教学与自学。

内容提要

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本书系统阐述了图像目标检测的有关概念、原理和方法，共分10章，第1章简要介绍了图像目标检测的意义和应用，第2章介绍了光学成像过程模型与图像处理，第3章介绍了基于适应性模型的动态环境背景建模方法，第4章介绍了基于非线性降维强散射环境中图像特征提取方法，第5章介绍了基于先验知识的图像目标分割方法，第6章介绍了压缩域图像处理与运动目标分割方法，第7章介绍仿生视觉模型与图像处理，第8章介绍基于仿蛙眼分层模型的强散射环境背景建模方法，第9章介绍仿螳螂虾视觉正交侧抑制的偏振图像特征提取方法，第10章介绍仿螳螂虾视觉适应机制的图像目标分割。本书是图像目标检测方面的专著，反映作者近年来在这一领域的主要研究成果。

目录

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作者介绍

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陈哲 男，江苏徐州人，博士，讲师。2014年毕业于河海大学获计算机应用技术专业博士学位，现在河海大学计算机与信息学院工作。已先后主持了国家自然科学基金青年项目，江苏省自然科学基金青年项目等多项课题，参与了863计划项目，国家自然科学基金重点项目等10余项课题。获得了中国仪器仪表学会科技奖三等奖1项，发表学术论文20余篇。目前主要从事图像处理、模式识别、视觉检测及跟踪等方面的研究和教学工作。

文摘

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序言

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《数字图像处理与计算机视觉基础》 图书简介 本书是一本面向初学者和中级研究者的全面而深入的数字图像处理与计算机视觉入门读物。它不仅涵盖了数字图像处理的核心理论与技术，更着重于将这些基础知识与计算机视觉的前沿应用相结合，为读者构建一个扎实的理论框架和实践能力。全书以清晰的逻辑结构，由浅入深地引导读者探索图像世界的奥秘，理解机器如何“看见”并“理解”图像。 第一部分：数字图像处理基础 本部分是本书的基石，详细阐述了数字图像的基本概念、表示方法以及处理的基本原理。 第一章 图像的形成与表示： 读者将首先了解自然界的光学成像过程如何转化为数字图像，包括采样、量化等关键步骤。我们将深入探讨不同类型的图像，如二值图像、灰度图像、彩色图像（RGB、HSV等颜色空间）的数学模型和表示方式，以及它们在存储和处理上的区别与联系。此外，本章还将介绍图像的数字表示，例如像素矩阵、像素坐标系等，为后续的图像操作奠定基础。 第二章 图像增强： 图像增强旨在改善图像的视觉质量，使其更适合于人眼观察或后续的分析处理。本章将重点介绍空域和频域的增强技术。 空域增强： 包括点运算（如灰度变换、直方图均衡化、直方图规定化）、邻域运算（如平滑滤波、锐化滤波）。读者将学习如何利用这些技术调整图像的对比度、去除噪声，以及突出图像的边缘和细节。我们会详细分析各种滤波器的原理，例如均值滤波、高斯滤波、中值滤波、Sobel算子、Prewitt算子、Laplacian算子等，并通过实例展示它们的效果。 频域增强： 基于傅里叶变换，我们将介绍如何通过滤波来处理图像。读者将理解低通滤波、高通滤波、带通滤波在图像平滑和锐化中的作用，以及同态滤波在同时增强亮度和对比度方面的应用。 第三章 图像复原： 图像复原旨在去除或减弱图像在获取过程中引入的失真，恢复图像的原始质量。本章将介绍几种常见的图像复原模型和方法。 退化模型： 我们将建立图像退化的数学模型，分析噪声对图像的影响（如加性噪声、乘性噪声、脉冲噪声等），并探讨各种噪声的统计特性。 逆滤波与维纳滤波： 介绍如何根据退化模型尝试逆向恢复图像，并分析逆滤波的局限性。在此基础上，引入维纳滤波，讲解其如何结合噪声的统计特性来优化复原效果，达到最小均方误差。 约束最小二乘滤波： 另一种重要的复原方法，特别是在噪声已知但退化函数未知的情况下。 第四章 彩色图像处理： 彩色图像包含丰富的视觉信息，但其处理也更为复杂。本章将聚焦于彩色图像的独特处理技术。 颜色空间： 详细介绍RGB、CMYK、HSV、YIQ等多种颜色空间的转换原理、优缺点及应用场景，帮助读者理解不同颜色空间如何影响图像的表示和处理。 彩色图像增强： 介绍如何对彩色图像进行对比度增强、颜色校正等操作，以及如何在特定颜色通道上进行处理。 彩色图像分割： 探讨基于颜色信息的图像分割技术，例如使用阈值分割、区域生长法等。 第五章 图像压缩： 图像文件体积庞大，高效的图像压缩技术对于存储和传输至关重要。本章将介绍无损和有损压缩的基本原理。 冗余分析： 分析图像数据中的冗余，包括编码冗余、空间冗余、心理冗余等。 变换编码： 重点介绍离散余弦变换（DCT）和离散小波变换（DWT）在图像压缩中的应用，理解它们如何将图像数据映射到能量集中的系数，为量化和编码打下基础。 量化与编码： 讲解如何对变换后的系数进行量化，以及如何使用霍夫曼编码、算术编码等无损编码技术进一步压缩数据。 经典压缩标准： 简要介绍JPEG、JPEG2000等图像压缩标准的工作流程。 第六章 图像复原与分割（进阶）： 在基础部分之上，进一步深入探讨更复杂的图像复原和分割技术。 形态学图像处理： 介绍基于图像形状的形态学操作，包括腐蚀、膨胀、开运算、闭运算、梯度、击中与不击中变换等。读者将学习如何利用这些操作进行噪声去除、物体连接、边界提取、形状分析等。 阈值分割： 深入探讨全局阈值、局部阈值、Otsu阈值等多种阈值分割方法，并分析其适用条件。 区域分割： 介绍区域生长法、区域分裂与合并法等基于区域的分割方法。 边缘检测： 详解Canny边缘检测算法，以及其他经典的边缘检测算子，并分析其在不同场景下的表现。 第二部分：计算机视觉基础 本部分将前沿的数字图像处理技术与计算机视觉的核心问题相结合，为读者打开认识和理解图像的“智能之门”。 第七章 特征提取与描述： 计算机视觉的首要任务是从图像中提取有意义的信息。本章将深入介绍如何提取图像的局部和全局特征。 点特征检测： 介绍Harris角点检测、SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速鲁棒特征）等经典的兴趣点检测算法，分析其不变性（尺度、旋转、光照变化）。 局部特征描述： 讲解如何描述检测到的兴趣点周围的图像信息，例如SIFT描述子、SURF描述子等，以及它们在匹配中的作用。 全局特征： 介绍图像的全局描述方法，例如颜色直方图、纹理描述符（如LBP）、形状描述符等。 第八章 图像匹配与配准： 图像匹配是指寻找两幅或多幅图像之间的对应关系，而图像配准则是将这些对应关系应用到图像的几何变换中。 特征匹配： 详细讲解基于特征点匹配的算法，包括最近邻匹配、比率测试等。 全局匹配： 介绍基于互相关、相位相关等全局特征的匹配方法。 几何变换模型： 介绍仿射变换、相似变换、投影变换等常见的几何变换模型。 RANSAC算法： 讲解RANSAC（随机抽样一致性）算法在鲁棒性匹配和模型估计中的重要作用。 第九章 相机模型与标定： 理解相机如何将三维世界映射到二维图像平面是计算机视觉的基础。 针孔相机模型： 介绍理想的相机模型，包括内参和外参。 相机标定： 讲解如何通过标定板等工具估计相机的内参和外参，以及标定过程中的误差分析。 立体视觉基础： 介绍双目相机的几何原理，包括基线、视差等概念，为后续的三维重建奠定基础。 第十章 三维重建基础： 从二维图像恢复三维场景是计算机视觉的经典问题。 多视图几何： 介绍对极几何，包括对极线、本质矩阵、基础矩阵等概念，以及它们在相机位姿估计和点对应查找中的作用。 稀疏三维重建： 讲解如何利用多幅图像通过三角测量法恢复三维点云。 稠密三维重建（概述）： 简要介绍立体匹配方法，如SGM（Semi-Global Matching）算法，以及深度图的概念。 第十一章 运动分析与跟踪： 理解图像序列中的物体运动是视频分析和机器人导航的关键。 光流法： 介绍Lucas-Kanade光流算法，分析像素在连续帧之间的运动。 目标跟踪： 介绍基于特征跟踪、模型跟踪（如卡尔曼滤波器、粒子滤波器）等目标跟踪的基本方法。 运动估计： 讲解如何估计相机的运动或场景中的物体运动。 第十二章 机器学习在计算机视觉中的应用（入门）： 现代计算机视觉很大程度上依赖于机器学习技术。 分类与回归基础： 简要回顾监督学习的基本概念，如特征工程、模型训练、评估指标。 支持向量机（SVM）： 介绍SVM在图像分类中的应用。 决策树与随机森林： 介绍这些集成学习方法在图像特征选择和分类中的作用。 神经网络基础： 简要介绍人工神经网络的基本结构和前向传播、反向传播原理，为后续深入学习深度学习打下基础。 适用对象： 本书适合于计算机科学、电子工程、自动化、人工智能等相关专业的本科生、研究生，以及对数字图像处理和计算机视觉技术感兴趣的软件工程师、算法研究人员。 学习目标： 通过阅读本书，读者将能够： 掌握数字图像的基本理论、处理算法和实现方法。 理解计算机视觉的核心问题和常用技术。 具备利用图像处理和计算机视觉技术解决实际问题的初步能力。 为进一步学习深度学习在计算机视觉中的应用打下坚实基础。 本书力求理论与实践并重，每一章节都配有清晰的解释和直观的示例，部分章节还会提供伪代码或参考实现思路，帮助读者更好地理解和掌握相关技术。我们相信，通过本书的学习，您将能够更深入地理解“看见”的世界，并开启属于您的计算机视觉探索之旅。

评分☆☆☆☆☆

这本书的宣传语似乎强调了其算法理论的严谨性与数学基础的深度。然而，对于我们这种侧重于系统集成和性能优化的应用工程师来说，我们更关心的是代码的质量和可维护性。这本书是否提供了清晰、模块化且注释详尽的开源代码实现？例如，它是否提供了不同组件（如骨干网络、Neck结构、Head部分）的独立接口，方便我们进行“搭积木式”的替换和调试？再者，在性能优化方面，它是否探讨了模型剪枝、量化（如INT8或更低精度）以及知识蒸馏等降低推理延迟的关键技术？如果书中只是展示了算法的公式推导，而缺乏对如何将这些理论转化为高效、可部署的生产代码的指导，那么它对于解决实际系统中的性能瓶颈问题，帮助可能非常有限，更像是一本深奥的学术专著。

评分☆☆☆☆☆

从这本书的介绍来看，它的视野似乎聚焦于通用场景的通用检测器，比如对行人、车辆等常见目标的识别。我正在寻找的，是关于专业领域或小目标检测的深入探讨，比如在医学影像（如细胞分割或病灶识别）或工业质检（如微小缺陷的识别）中，由于目标物体的尺寸极小且背景复杂，传统的通用模型往往效果不佳。这本书是否提供了针对这些特定领域痛点的定制化解决方案？比如，是否引入了超分辨技术来预处理图像，或者使用了专门的上下文信息建模方法来辅助小目标的定位？如果书中只是泛泛而谈地介绍了标准数据集上的指标（如COCO mAP），而缺乏对数据稀疏、类别不平衡等实际应用难题的深度剖析和对策，那么对于我们这些需要解决“硬骨头”问题的从业者而言，它的实用价值会大打折扣。

评分☆☆☆☆☆

我注意到这本书的出版时间，这让我对其中关于最新模型架构的覆盖度有所保留。目标检测领域发展极快，每年都有颠覆性的新思路出现。如果这本书的内容主要基于几年前的经典工作，比如早期的R-CNN或SSD系列，那么它对于理解当前（例如，基于Transformer或更先进的One-Stage/Two-Stage混合结构）的最新进展可能帮助有限。我期待看到书中能详细分析近两年SOTA（State-of-the-Art）模型的创新点，例如，它们是如何通过改进特征融合网络（FPN）或者引入动态路由机制来进一步压缩模型体积同时保持高精度的。如果书中对这些最新的、正在被工业界采纳的创新点的介绍不够深入和及时，那么它更像是一本扎实的综述性教材，而不是一本能指导我们站在技术前沿的实战手册。

评分☆☆☆☆☆

我花了些时间研究了这本书的章节目录，发现其结构安排非常侧重于理论基础和数学推导，特别是关于目标定位的损失函数设计、非极大值抑制（NMS）的演变过程，以及如何将这些算法映射到GPU并行计算的底层逻辑。这本书似乎并没有花费太多篇幅去讨论具体的硬件平台适配性或云服务集成方案。例如，它可能不会详细说明如何将训练好的模型部署到边缘计算设备（如嵌入式系统或FPGA）上实现低延迟实时处理，或者与主流的云计算平台（如AWS SageMaker或Google AI Platform）进行无缝对接的流程。对于我们这种需要将实验室成果快速转化为生产系统的团队来说，我们更需要的是一套完整的DevOps流程指导，涵盖模型版本控制、持续集成/持续部署（CI/CD）在AI领域的应用，而这本书看起来更像是一本面向研究人员的、专注于算法核心的“内功心法”。

评分☆☆☆☆☆

这本关于图像目标检测的书籍，从内容上看，似乎更侧重于计算机视觉领域中的一些前沿的机器学习模型在实际工程中的应用，比如它可能详细阐述了如何利用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）来构建和训练一个高效的目标检测系统，从数据预处理、模型选择（可能是YOLO系列、Faster R-CNN等经典或新型架构）到最终的部署优化。我个人特别关注的是书中关于特定场景下的鲁棒性提升的章节。例如，书中是否深入探讨了在光照变化剧烈、遮挡严重或者目标尺寸差异巨大的情况下，如何通过数据增强策略、多尺度特征融合或者注意力机制来优化检测的准确性和召回率。如果它能提供详细的算法实现细节和性能对比分析，对于正在进行相关课题研究的工程师来说，无疑是一份宝贵的参考资料，能帮助我们少走很多弯路，直接掌握业界成熟的解决方案和调优技巧，而不是仅仅停留在理论层面。