計算機視覺基礎 Fundamentals of Computer Vision

本書是關於計算機視覺的入門教材，通過廣泛的例子，包括面部圖片、卡通圖片、動物腳印和血管造影圖片等，
為讀者提供了重要的數學和算法工具，使他們能夠深入了解完整的計算機視覺系統的基本組成部分，並設計出同樣的系統。
書中內容涉及識別局部特徵，如在存在噪聲的情況下角或邊的識別、保邊平滑、連通分量的標記、
立體視覺、閾值處理、聚類、分割，以及描述、匹配形狀和場景等。
本書可以作為高年級本科生和低年級研究生的教材，
也可以作為從事計算機視覺技術研究的從業者和科研人員的參考用書。

Wesley E.Snyder

北卡羅來納州立大學電氣與計算機工程榮休教授。
他曾是Bowman Gray醫學院的教授，並在GE公司研究與發展中心、NASA Langley研究中心和德國航空航天中心（DLR）工作過。
他發表了179篇研究論文，並於1993年被北卡羅來納州立大學評為傑出工程教育家。
他是IEEE會士、Gladden研究員（西澳大利亞大學），以及美國醫學和生物醫學工程研究所研究員。

目錄
譯者序
前言
致老師
第一部分導論
第1章計算機視覺的定義及其歷史
1.1簡介
1.2定義
1.3局部全局問題
1.4生物視覺
1.4.1生物動因
1.4.2視覺感知
參考文獻

第2章編寫圖像處理程序
2.1簡介
2.2圖像處理的基本程序結構
2.3良好的編程風格
2.4計算機視覺的重點
2.5圖像分析軟件工具包
2.6 makefile
2.7作業
參考文獻

第3章數學原理回顧
3.1簡介
3.2線性代數簡要回顧
3.2.1向量
3.2.2向量空間
3.2.3零空間
3.2.4函數空間
3.2.5線性變換
3.2.6導數和導數算子
3.2.7特徵值和特徵向量
3.2.8特徵分解
3.2.9奇異值分解
3.3函數最小化簡要回顧
3.3.1梯度下降
3.3.2局部最小值和全局最小值
3.3.3模擬退火
3.4概率論簡要回顧
3.5作業
參考文獻

第4章圖像：表示和創建
4.1簡介
4.2圖像表示
4.2.1標誌性表示（圖像）
4.2.2函數表示（方程）
4.2.3線性表示（向量）
4.2.4概率表示（隨機場）
4.2.5圖形表示（圖）
4.2.6鄰接悖論和六邊形像素
4.3作為曲面的圖像
4.3.1梯度
4.3.2等值線
4.3.3脊
4.4作業
參考文獻

第二部分預處理
第5章卷積核算子
第6章去噪
第7章數學形態學
第三部分圖像理解
第8章分割
第9章參數變換
第10章表示法和形狀匹配
第11章場景表示和匹配
第四部分在三維世界中的二維圖像
第12章三維相關
第13章開發計算機視覺算法
附錄A支持向量機
附錄B如何區分包含核運算符的函數
附錄C圖像文件系統軟件
索引