本书系统地展示了计算机视觉的基本方法学，讲解基础理论的同时，强调算法和实际中的设计约束。此次第5版全面修订，涵盖更多计算机视觉的概念和应用，既适合本科生和研究生，也适合该领域的研究人员和工程师。

本书系统地展示了计算机视觉的基本方法学，讲解基础理论的同时，强调算法和实际中的设计约束。此次第5版全面修订，涵盖更多计算机视觉的概念和应用，既适合本科生和研究生，也适合该领域的研究人员和工程师。

本书主要内容围绕2D计算机视觉展开，介绍了相关的基础概念、基本原理、典型算法、实用技术和应用成果。本书可在其姊妹篇《3D计算机视觉：原理、算法及应用》前学习。本书将从客观场景出发到最后提取出目标信息的全过程分为4个部分进行介绍。第1部分是图像采集，介绍了基础的图像采集表达技术；第2部分是图像（预）处理，介绍了一些基本的图像处理技术；第3部分是目标提取，介绍了从图像处理到图像分析的转换技术；第4部分是目标分析，介绍了扩展的图像分析技术。书中除提供大量应用示例外，还针对每章的内容提供了自我检测题（含提示并附有答案），并且给出了相关的参考文献和术语索引（包括英文）。

本书主要内容围绕3D计算机视觉展开，介绍了相关的基础概念、基本原理、典型算法、实用技术和应用成果。本书可在学过其姊妹篇《2D计算机视觉：原理、算法及应用》后学习。本书将从客观场景出发到最后对场景进行理解的全过程分为5个部分进行介绍。第1部分是图像采集，介绍了摄像机标定和3D图像采集技术；第2部分是视频运动，介绍了视频图像和运动信息，以及对运动目标进行检测和跟踪的技术；第3部分是物体重建，介绍了双目立体视觉和单目图像恢复技术；第4部分是物体分析，介绍了3D目标表达和广义匹配；第5部分是高层理解，介绍了知识和场景解释及时空行为理解。本书除提供大量示例外，还针对每章的内容提供了自我检测题（含提示并附有答案），并且给出了相关的参考文献和术语索引（包括英文）。

本书主要内容围绕3D计算机视觉展开，介绍了相关的基础概念、基本原理、典型算法、实用技术和应用成果。本书可在学过其姊妹篇《2D计算机视觉：原理、算法及应用》后学习。本书将从客观场景出发到最后对场景进行理解的全过程分为5个部分进行介绍。第1部分是图像采集，介绍了摄像机标定和3D图像采集技术；第2部分是视频运动，介绍了视频图像和运动信息，以及对运动目标进行检测和跟踪的技术；第3部分是物体重建，介绍了双目立体视觉和单目图像恢复技术；第4部分是物体分析，介绍了3D目标表达和广义匹配；第5部分是高层理解，介绍了知识和场景解释及时空行为理解。本书除提供大量示例外，还针对每章的内容提供了自我检测题（含提示并附有答案），并且给出了相关的参考文献和术语索引（包括英文）。

本书主要内容围绕2D计算机视觉展开，介绍了相关的基础概念、基本原理、典型算法、实用技术和应用成果。本书可在其姊妹篇《3D计算机视觉：原理、算法及应用》前学习。本书将从客观场景出发到最后提取出目标信息的全过程分为4个部分进行介绍。第1部分是图像采集，介绍了基础的图像采集表达技术；第2部分是图像（预）处理，介绍了一些基本的图像处理技术；第3部分是目标提取，介绍了从图像处理到图像分析的转换技术；第4部分是目标分析，介绍了扩展的图像分析技术。书中除提供大量应用示例外，还针对每章的内容提供了自我检测题（含提示并附有答案），并且给出了相关的参考文献和术语索引（包括英文）。

《计算机视觉——算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术，描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例，兼顾专业的医学成像和图像编辑与交织之类有趣的大众应用，以便学生能够将其应用于自己的照片和视频，从中获得成就感和乐趣。本书从科学的角度介绍基本的视觉问题，将成像过程的物理模型公式化，然后在此基础上生成对场景的逼真描述。作者还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。 本书作为本科生和研究生“计算机视觉”课程的理想教材，适合计算机和电子工程专业学生使用，重点介绍现实中行之有效的基本技术，通过大量应用和练习来鼓励学生大胆创新。此外，本书的精心设计和编排，使其可以作为计算机视觉领域中一本独特的基础技术参考和最新研究成果文献。

《图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版)》介绍了最新的算法，包括基于内容搜索中的2D视觉方法和使用显卡作为图像处理计算工具等。对于软件工程师和开发人员、高级程序员、图形程序员、科学家，以及其他需要高度专业化图像处理的专家而言，都是非常理想的参考图书。从《图像处理与计算机视觉算法及应用(第2版)》中可以获得最具价值的图像处理应用，包括数码形态学、图像恢复和字符识别；找到清晰描述最新技术的真实世界的应用，同时省去人量数学运算所需的冗长时间。

计算机视觉是目前研究最为活跃的领域之一，很多新的技术和方法在计算机视觉中得到了成功的应用。本书以计算机视觉相关技术和模型为主线，讨论当前这个领域的传统技术和方法。全书共分9章。第1章介绍了人类视觉系统及其计算模型、JND模型和显著性模型。第2章介绍了图像的基本表示，以及底层特征，包括边缘、角点、几何形状的检测。第3章介绍了基本的色度学及颜色模型，并对图像形成过程进行了详细介绍。随后介绍了齐次坐标及坐标变换相关的知识，最后介绍了相机位置、方向和姿态估计。后几章分别对运动场与光流相关的基础和算法、应用进行了论述。第4章介绍了从图像序列中估计2D和3D运动。第5章介绍了差分运动分析及基于核函数的视觉跟踪。第6章介绍了蒙特卡洛罗运动分析。第7章介绍了铰链运动分析及人体姿态估计。第8章介绍了多目标跟踪算法。计算机视觉相关技术在实际生活中有着广泛的应用，并在最近几年取得巨大进展，尤其是深度学习技术的发展使更多人对计算机视觉领域产生了兴趣。本书可供计算机科学与技术、软件工程、多媒体处理和信号处理等领域中关注计算机视觉、图像处理、模式识别及其应用的工程技术人员和科研教学人员阅读，也可以作为研究生和大学高年级学生学习的教材和参考书。

本书着重阐述了深度学习时代的计算机视觉算法的工作原理，首先对深度学习与计算机视觉基础进行了介绍，之后对卷积神经网络结构的演化过程，以及基于深度学习的目标检测算法、图像分割算法、人体姿态估计算法、行人重识别与目标跟踪算法、人脸识别算法以及图像超分辨率重建方法进行了介绍。本书系统讲解了在日常生活和工作中常见的几项计算机视觉任务，并着重介绍了在当今深度学习时代，这些计算机视觉任务是如何工作的，可使读者快速了解这些算法原理，以及其相互之间的关系。本书适合高年级本科生、研究生、教师，以及对人工智能或计算机视觉算法感兴趣的工程技术人员阅读。