計算機視覺與圖像處理

朱前坤：男，博士（後），蘭州理工大學土木工程學院教授，負責蘭州理工大學本科生《結構力學》、《高層建築結構設計》；碩士研究生《試驗結構動力學》；博士研究生《工程結構可靠度》的教學。同時任職於國際減震學會理事、中國工程建設標準化協會結構設計基礎專委會委員、中國地震學會工程隔震與減振控制專委會委員、國際華人計算力學協會理事、中國振動工程學會會員。兼任《Structural Engineering and Mechanics》、《Engineering Structures》《Structures》、《建築結構學報》、《中國公路學報》、《振動工程學報》、《工程力學》、《振動與沖擊》等期刊論文審稿人；國家自然科學基金通訊評審人。主編學術專著《行人-結構動力相互作用及振動控制》；作為副主編參與編寫《高層建築結構設計理論》教材。研究方向包括工程結構減震與隔震控制、計算機視覺、橋梁智慧監測與運維、結構人致振動、人群緊急疏散等。

目錄

 

第1章計算機視覺概論

1.1計算機視覺歷史發展與現狀

1.1.1計算機視覺的起源

1.1.2計算機視覺的發展

1.1.3計算機視覺的現狀

1.2計算機視覺的經典問題

1.2.1場景重建

1.2.2識別與理解

1.2.3運動分析

1.2.4生成與恢復

1.3計算機視覺在智能建造中的應用

1.3.1規劃階段

1.3.2設計階段

1.3.3施工階段

1.3.4運營階段

1.4計算機視覺編程語言——Python與MATLAB

1.4.1Python語言簡介與安裝

1.4.2MATLAB語言簡介與安裝

1.4.3其他計算機視覺編程語言簡介

1.5計算機視覺開源庫——OpenCV

1.5.1OpenCV簡介與安裝

1.5.2OpenCV模塊功能

1.5.3計算機視覺其他相關開源庫

本章總結

思考題與練習題

第2章射影幾何與圖像形成

2.1光與圖像

2.1.1光源

2.1.2生物成像

2.1.3光學成像

2.2射影幾何與轉換

2.2.1射影幾何基礎

2.2.2二維變換

2.2.3三維變換

2.2.4三維旋轉

2.2.5三維到二維投影

2.2.6透鏡畸變

2.3數碼相機

2.3.1采樣

2.3.2顏色

2.3.3壓縮

本章總結

思考題與練習題

第3章圖像處理

3.1圖像基本操作

3.1.1圖像讀取

3.1.2圖像顯示

3.1.3圖像保存

3.2圖像結構與色彩空間

3.2.1圖像結構與閾值處理

3.2.2顏色空間

3.2.3圖像通道操作

3.3像素操作與圖像運算

3.3.1像素統計

3.3.2像素修改

3.3.3感興趣區域

3.3.4圖像繪制

3.3.5圖像數值運算

3.3.6圖像加法運算

3.3.7圖像比較運算

3.3.8圖像按位邏輯運算

3.3.9掩碼

3.4圖像變換

3.4.1尺寸變換

3.4.2翻轉變換

3.4.3圖像連接

3.4.4仿射變換

3.4.5透視變換

3.4.6極坐標變換

3.5圖像金字塔

3.5.1高斯金字塔

3.5.2拉普拉斯金字塔

3.6圖像直方圖

3.6.1直方圖計算

3.6.2直方圖繪制

3.6.3歸一化直方圖

3.6.4直方圖均衡化

3.6.5直方圖比較

3.6.6直方圖反向投影

3.7空間域與頻域處理

3.7.1噪聲種類與生成

3.7.2卷積

3.7.3線性濾波

3.7.4非線性濾波

3.7.5邊緣檢測

3.7.6傅裏葉變換

3.7.7傅裏葉變換中的卷積

3.7.8傅裏葉變換中的濾波

3.8圖像形態學

3.8.1像素距離與連通域

3.8.2腐蝕

3.8.3膨脹

3.8.4形態學高級操作

本章總結

思考題與練習題

第4章視頻形成與處理

4.1視頻形成簡介

4.1.1視頻的定義與歷史發展

4.1.2攝像機系統組成

4.1.3視頻壓縮與編碼

4.2視頻讀取與保存

4.2.1視頻讀取

4.2.2攝像機調用

4.2.3視頻保存

4.3視頻處理

4.3.1視頻幀提取與序列重組

4.3.2幀處理與增強

4.3.3視頻合成

本章總結

思考題與練習題

第5章識別與追蹤

5.1目標識別

5.1.1顏色檢測

5.1.2輪廓檢測

5.1.3形狀檢測

5.1.4矩計算

5.1.5點集擬合

5.1.6模板匹配

5.2特征點檢測與匹配

5.2.1關鍵點與繪制

5.2.2角點檢測

5.2.3特征點檢測

5.2.4特征點匹配

5.3運動估計

5.3.1運動估計概述

5.3.2亞像素

5.3.3基於特征顏色的運動估計

5.3.4基於特征點的運動估計

5.3.5基於模板匹配的運動估計

5.3.6基於光流法的運動估計

本章總結

思考題與練習題

第6章立體視覺與標定

6.1單目視覺

6.1.1單目模型概述

6.1.2單目標定

6.1.3單目校正

6.1.4單目投影

6.1.5單目反投影

6.1.6單目姿態估計

6.2雙目視覺

6.2.1雙目模型概述

6.2.2雙目標定

6.2.3雙目校正

6.2.4雙目投影

6.2.5雙目姿態估計

6.3多目視覺

6.3.1多目視覺概述

6.3.2多目視覺中的關鍵技術

本章總結

思考題與練習題

第7章計算攝影

7.1計算攝影基礎

7.1.1計算攝影發展史

7.1.2相機攝影與手機攝影

7.2計算攝影應用

7.2.1高動態範圍成像

7.2.2超分辨率成像

7.2.3圖像背景虛化

7.2.4圖像去模糊

7.2.5長曝光成像

7.2.6圖像背景提取

7.2.7圖像合成與風格渲染

本章總結

思考題與練習題

第8章三維重建

8.1三維重建基礎

8.1.1基於圖像的三維重建方法分類

8.1.2基於圖像的三維重建方法流程

8.1.3運動恢復結構的基本概念

8.1.4基於多視圖立體的基本概念

8.1.5三維重建相關的數據格式

8.1.6三維重建相關的數據集

8.2運動恢復結構算法的原理及應用

8.2.1COLMAP算法介紹

8.2.2對極幾何

8.2.3捆綁調整

8.2.4運動恢復結構的應用

8.3多視圖立體算法的原理及應用

8.3.1鄰域幀選擇

8.3.2深度圖計算

8.3.3多視圖立體的應用

8.4曲面重建原理及應用

8.4.1曲面重建原理

8.4.2曲面重建的應用

8.5紋理貼圖原理及應用

8.5.1紋理貼圖原理

8.5.2紋理貼圖的應用

8.6三維重建延展應用

8.6.1SLAM基本概念與歷史發展

8.6.2SLAM技術應用現狀

8.6.3增強現實基本概念與歷史發展

8.6.4增強現實技術應用現狀

8.6.5虛擬現實基本概念與歷史發展

8.6.6虛擬現實技術應用現狀

本章總結

思考題與練習題

第9章機器學習

9.1機器學習基礎

9.1.1機器學習簡介

9.1.2機器學習的發展

9.1.3監督學習與無監督學習

9.1.4機器學習相關類庫

9.2計算機視覺與機器學習

9.2.1K-均值聚類算法

9.2.2K-近鄰算法

9.2.3決策樹算法

9.2.4隨機森林算法

9.2.5支持向量機

9.3深度學習基礎

9.3.1深度學習簡介

9.3.2深度學習的發展

9.3.3深度學習模型

9.3.4神經網絡基礎

9.3.5卷積神經網絡

9.4計算機視覺與深度學習

9.4.1圖像分類

9.4.2目標檢測

9.4.3實例分割

9.4.4圖像生成

本章總結

思考題與練習題

參考文獻