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  • 计算机视觉书籍

    2018-09-09 23:27:58
    这是最近有关AR与VR方面的书籍,主要讲计算机视觉方面的专业书籍,希望对大家有所帮助,
  • 计算机视觉 书籍

    2018-02-06 10:25:00
    计算机 视觉 的主要任务之一。这里面就涉及到了 图像 处理 所涉及到的三个重要属性:连续性,二维矩阵,随机性。所对应的数学知识是高等数学(微积分),线性代数(矩阵论),概率论和随机过程。这三门课也是考研的...
    作者:周涛
    链接:https://www.zhihu.com/question/20523667/answer/97384340
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

    1. 数学

    我们所说的图像处理实际上就是数字图像处理,是把真实世界中的连续三维随机信号投影到传感器的二维平面上,采样并量化后得到二维矩阵。数字图像处理就是二维矩阵的处理,而从二维图像中恢复出三维场景就是计算机视觉的主要任务之一。这里面就涉及到了图像处理所涉及到的三个重要属性:连续性,二维矩阵,随机性。所对应的数学知识是高等数学(微积分),线性代数(矩阵论),概率论和随机过程。这三门课也是考研的三门课,构成了图像处理计算机视觉基础的数学基础。如果想要更进一步,就要到网上搜搜林达华推荐的数学数目了。


    2. 信号处理

    图像处理其实就是二维和三维信号处理,而处理的信号又有一定的随机性,因此经典信号处理和随机信号处理都是图像处理计算机视觉中必备的理论基础


    2.1经典信号处理

    信号与系统(第2版) Alan V.Oppenheim等著 刘树棠译

    离散时间信号处理(第2版) A.V.奥本海姆等著 刘树棠译

    数字信号处理:理论算法与实现胡广书 (编者)

    2.2随机信号处理

    现代信号处理 张贤达著

    统计信号处理基础:估计与检测理论Steven M.Kay等著 罗鹏飞等译

    自适应滤波器原理(第4版) Simon Haykin著 郑宝玉等译

    2.3 小波变换

    信号处理的小波导引:稀疏方法(原书第3版) tephane Malla著, 戴道清等译

    2.4 信息论

    信息论基础(原书第2版) Thomas M.Cover等著 阮吉寿等译


    3. 模式识别

    Pattern Recognition and Machine Learning Bishop, Christopher M. Springer

    模式识别(英文版)(第4版) 西奥多里德斯著

    Pattern Classification (2nd Edition) Richard O. Duda等著

    Statistical Pattern Recognition, 3rd Edition Andrew R. Webb等著

    模式识别(第3版) 张学工著


    4. 图像处理计算机视觉书籍推荐

    图像处理,分析与机器视觉 第三版Sonka等著 艾海舟等译

    Image Processing, Analysis and Machine Vision

    这本书是图像处理计算机视觉里面比较全的一本书了,几乎涵盖了图像视觉领域的各个方面。中文版的个人感觉也还可以,值得一看。


    数字图像处理 第三版 冈萨雷斯等著

    Digital Image Processing

    数字图像处理永远的经典,现在已经出到了第三版,相当给力。我的导师曾经说过,这本书写的很优美,对写英文论文也很有帮助,建议购买英文版的。


    计算机视觉:理论与算法 RichardSzeliski著

    Computer Vision: Theory and Algorithm

    微软的Szeliski写的一本最新的计算机视觉著作。内容非常丰富,尤其包括了作者的研究兴趣,比如一般的书里面都没有的Image Stitching和Image Matting等。这也从另一个侧面说明这本书的通用性不如Sonka的那本。不过作者开放了这本书的电子版,可以有选择性的阅读。


    Multiple View Geometry in Computer Vision 第二版Harley等著

    引用达一万多次的经典书籍了。第二版到处都有电子版的。第一版曾出过中文版的,后来绝版了。网上也可以找到电子版。


    计算机视觉:一种现代方法 DAForsyth等著

    Computer Vision: A Modern Approach

    MIT的经典教材。虽然已经过去十年了,还是值得一读。第二版已经在今年(2012年)出来了,在iask上可以找到非常清晰的版本,将近800页,补充了很多内容。期待影印版。


    Machine vision: theory,algorithms, practicalities 第三版 Davies著

    为数不多的英国人写的书,偏向于工业。


    数字图像处理第四版 Pratt著

    Digital Image Processing

    写作风格独树一帜,也是图像处理领域很不错的一本书。网上也可以找到非常清晰的电子版。

    转载于:https://www.cnblogs.com/Alex0111/p/8421065.html

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    人工智能、机器学习、模式识别、计算机视觉、数据挖掘、信息检索、自然语言处理等作为计算机科学重要的研究分支,不论是学术界还是工业界,有关这方面的研究都在如火如荼地进行着,学习这些方面的内容有一些经典书籍...

    人工智能、机器学习、模式识别、计算机视觉、数据挖掘、信息检索、自然语言处理等作为计算机科学重要的研究分支,不论是学术界还是工业界,有关这方面的研究都在如火如荼地进行着,学习这些方面的内容有一些经典书籍,现总结如下,方便自己和大家以后学习研究:
    人工智能:

    《Artificial Intelligence: A Modern Approach》,第三版,Russell著,权威、经典的人工智能教材,阐述了人工智能的核心内容,反映了人工智能最近10年来的新进展。

    《ProgrammingCollective Intelligence》,Toby Segaran著,本书将带你进入机器学习和统计学的世界,对算法的描述简明清晰,很对代码都可以直接拿去实际应用。

    数据挖掘:

    《DataMining, Concepts and Techniques》,第三版,Han著,数据挖掘领域最具里程碑意义的经典著作。

    《DataMining: Practical Machine Learning Tools and Techniques》,第二版,Witten著,介绍了机器学习的基本理论和实践方法,并提供了一个公开的数据挖掘工作平台Weka,算法部分介绍得很详细。

    信息检索:

    《An Introductionto Information Retrieval》,Manning著,这是一本介绍信息检索的入门书籍,书中对信息检索的基本概念和基本算法做了介绍,适合初学者。

    《Search Engines Information Retrieval in Practice》,Croft著,这本书讲述了搜索引擎的构造方法,通过实际代码展示了搜索引擎的工作原理,对于学生和从事相关领域的工程师,本书都值得一看。

    《Managing Gigabytes》,《Mining the Web -Discovering Knowledge from Hypertext Data》

    《Information Theory:Inference and Learning Algorithms》。

    模式识别和机器学习:

    《Pattern Classification 》,第二版,Duda著,模式识别的奠基之作,但对SVM、Boosting几乎没提,有挂一漏万之嫌。

    《Pattern Recognition and Machine Learning》,Bishop著,侧重概率模型,详细介绍了Bayesian方法、有向图、无向图理论等,体系完备。

    《Kernel Methods for Pattern Analysis》,John Shawe-Taylor著,SVM等统计学的诸多工具里都用到了核方法,可以将将低维非线性空间映射到高维的线性空间中,但同时会引入高维数据的难题。

    计算机视觉:

    《Computer Vision: A Modern Approach》,第二版,Forsyth著,一本不错的计算机视觉教材,全书理论联系实际,并加入了计算机视觉领域的最新研究成果。

    《Computer Vision: Algorithms and Applications》,Richard Szeliski的大作,《数字图像处理》课程老师推荐的一本书籍,这本书我还没有看完,书中对计算机视觉领域最新的一些算法进行了汇编,包括图像分割,特征检测和匹配,运动检测,图像缝合,3D重建,对象识别等图像处理的诸多方面,借助本书我们可以对最新主流图像处理算法有个全局把握。

    线性代数:

    《Linear Algebra and Its Applications》Fourth Edition, Gilbert Strang的著作,本书详细介绍了向量空间、线性变换、本征值和本征向量等线性代数的重要基本概念,把抽象的线性空间形象地表达出来,适合初学者。

    《Introduction to Probability Models》第10版,Ross著,一本书能够发行到第十版,你说是不是很经典呢?

    离散数学:

    《Discrete Mathematics and Its Applications》,第六版,Rosen著,本书囊括了离散数学推导、组合分析、算法及其应用、计算理论等多方面的内容,适合初学者。

    矩阵数学:

    《Matrix Analysis》,Horn著,本书无疑是矩阵论领域的经典著作了,风行几十年了。

    概率论与数理统计:

    《All Of Statistics》,Wasserman著,一本数理统计的简介读本。

    《Introductionto Mathematical Statistics》,第六版,Hogg著,本书介绍了概率统计的基本概念以及各种分布,以及ML,Bayesian方法等内容。

    《Statistical Learning Theory》Vapnik的大作,统计学界的权威,本书将理论上升到了哲学层面,他的另一本书《The Nature ofStatistical Learning Theory》也是统计学习研究不可多得的好书,但是这两本书都比较深入,适合有一定基础的读者。

    《统计学习方法》,李航著,国内很多大学都在用这本书,本书从具体问题入手,由浅入深,简明地介绍了统计学习的主要方法,适合初学者而又想对统计学习理论有一个全局理解的学生。

    《The Elements of Statistical Learning-Data Mining, Inference, and Prediction》,第二版,Trevor Hastie著,机器学习方面非常优秀的一本书,较PC和PRML,此书更加深入,对工程人员的价值也许更大一点。

    《AnIntroduction to Probabilistic Graphical Models》,Jordan著,本书介绍了条件独立、分解、混合、条件混合等图模型中的基本概念,对隐变量(潜在变量)也做了详细介绍,相信大家在隐马尔科夫链和用Gaussian混合模型来实现EM算法时遇到过这个概念。

    《Probabilistic Graphical Models-Principles and Techniques》,Koller著,一本很厚很全面的书,理论性很强,可以作为参考书使用。

    最优化方法:

    《Convex Optimization》,Boyd的经典书籍,被引用次数超过14000次,面向实际应用,并且有配套代码,是一本不可多得的好书,网址http://www.stanford.edu/~boyd/cvxbook/

    《Numerical Optimization》,第二版,Nocedal著,非常适合非数值专业的学生和工程师参考,算法流程清晰详细,原理清楚。

    另外推荐几个博客和网站:

    https://www.coursera.org/,这是一个由世界顶级大学联合创办的网上在线视频公开课网站,里面有stanford, MIT,CMU等计算机科学一流大学提供的免费教学视频,内容全面,计算机科学方面的资源较网易视频公开课网站(http://open.163.com/)内容要新、要全。

    http://blog.csdn.net/pongba/article/details/2915005,本文的部分内容就是借鉴刘未鹏大神的博客而来的,也正是看过他的那个书单后,我才决定写一个总结归纳性的文章,这样可以方便大家学习,更可以勉励自己多看些有益的经典书籍。

    http://blog.pluskid.org/,这是浙大学生张驰原的博客网站,现在他去了MIT,博客里面的很多资源都值得一看,博文的很大一部分都是关于机器学习的,加入了作者自己的理解,深入浅出。

    http://blog.csdn.net/ffeng271/article/details/7164498,林达华推荐的几本数学书,转自MIT大牛博客。

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  • 英国伦敦大学Roy Davies教授关于计算机视觉的经典书《Computer Vision Principles, Algorithms, Applications, Learning》 已经发行至第五版,本书畅销近30年,是全面了解计算机视觉领域的一本宝典。 作者介绍: Roy...

    在这里插入图片描述

    一、书籍简介

    英国伦敦大学Roy Davies教授关于计算机视觉的经典书《Computer Vision Principles, Algorithms, Applications, Learning》 已经发行至第五版,本书畅销近30年,是全面了解计算机视觉领域的一本宝典。
    作者介绍
    Roy Davies是英国伦敦大学皇家霍洛威学院机器视觉荣誉教授。他致力于视觉的许多方面,从特征检测和噪声抑制到鲁棒模式匹配和实际视觉任务的实时实现。他的兴趣包括自动视觉检查、监视、车辆引导和犯罪检测。他发表了200多篇论文和三本书“机器视觉:理论、算法、实用性”(1990)、“电子学、噪声和信号恢复”(1993)和“食品工业图像处理”(2000);其中第一本已在国际上广泛使用超过25年,现在出版的第五版是优化加强版。Roy是IOP和IET的fellow,也是IEEE的高级成员。他拥有伦敦大学的DSC学位,2005年被授予bmva杰出研究员,2008年被授予国际模式识别协会Fellow。

    二、主要内容

    《计算机视觉:原理、算法、应用、学习》(以前称为计算机和机器视觉)清晰而系统地介绍了计算机视觉的基本方法,涵盖了理论的基本要素,同时强调算法和实际设计的约束。新的第五版引入了更多的计算机视觉的概念和应用,使它成为一本非常适合本科生和研究生,研究人员和研发工程师的书籍。

    主要内容目录

    1. 视觉挑战

    2. 影像及影像处理

    3. 图像滤波与形态学

    4. 阈值化的作用

    5. 边缘检测

    6. 角点、兴趣点和不变特征检测

    7. 纹理分析

    8. 二进制形状分析

    9. 边界模式分析

    10. 线、圆、椭圆检测

    11. 广义霍夫变换

    12. 对象分割和形状模型

    13. 分类的基本概念

    14. 机器学习:概率方法

    15. 深入学习网络

    16. 三维世界

    17. 处理透视图n点问题

    18. 不变量和观点

    19. 图像转换和相机校准

    20. 运动

    21. 人脸检测与识别:深度学习的影响

    22. 监测

    23. 车载视觉系统

    24. Epilogue-Perspectives在视觉

    附录A:稳健的统计数据

    附录B:抽样定理

    附录C:颜色的表示

    附录D:分布抽样

    参考文献

    资源分享

    网盘链接: https://pan.baidu.com/s/1aQlvbTCVWQUmbEKVITBJOQ
    提取码:83vk

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