Cantitate/Preț
Produs
Total produse
Vezi coșul
Computer Vision: A Modern Approach de David Forsyth

Computer Vision: A Modern Approach

Autor David Forsyth, David A. Forsyth, Jean Ponce
en Limba Engleză Paperback – 14 feb 2012

Structura progresivă a acestui volum reflectă evoluția firească a disciplinei: de la conceptele fundamentale de formare a imaginii până la implementarea unor sisteme complexe de analiză vizuală. Reținem faptul că autorii David Forsyth și Jean Ponce nu se limitează la o prezentare abstractă, ci ancorează fiecare capitol în rigoarea matematică necesară dezvoltării de aplicații funcționale. Remarcăm modul în care prima parte a lucrării, dedicată modelelor geometrice de cameră, descompune procesul de achiziție a datelor în componente esențiale: perspectiva pinhole, sistemele cu lentile și corelația cu ochiul uman.

Suntem de părere că această ediție din Computer Vision: A Modern Approach reușește să echilibreze teoria densă cu necesitățile practice de calibrare și transformare a coordonatelor omogene. Dacă An Invitation to 3-D Vision v-a oferit cadrul teoretic pentru reconstrucția tridimensională, lucrarea de față oferă instrumentele practice și viziunea de ansamblu asupra întregului ecosistem al vederii artificiale. Cuprinsul indică o acoperire exhaustivă, pornind de la parametrii intrinseci și extrinseci ai camerei până la abordări liniare pentru calibrarea geometrică, oferind cititorului o bază solidă pentru a înțelege cum datele brute se transformă în informație spațială.

Publicată de Pearson International, cartea se distinge prin claritatea prezentării unor subiecte dificile, precum proiecțiile de perspectivă slabă sau matricile de proiecție. Spre deosebire de Physics-Based Vision: Principles and Practice, care se concentrează pe proprietățile fizice ale luminii și culorii, volumul de față prioritizează geometria și algoritmii care stau la baza sistemelor moderne de recunoaștere și navigație autonomă, fiind un pilon central pentru literatura de specialitate în limba engleză.

Citește tot Restrânge

Preț: 60649 lei

Preț vechi: 75812 lei
-20%

Puncte Express: 910

Carte disponibilă

Livrare economică 09-23 mai
Livrare express 25 aprilie-01 mai pentru 7384 lei

 Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!
Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9780273764144
ISBN-10: 0273764144
Pagini: 792
Ilustrații: Illustrations
Dimensiuni: 203 x 254 x 43 mm
Greutate: 1.67 kg
Ediția:2. Auflage
Editura: Pearson International

De ce să citești această carte

Recomandăm această carte profesioniștilor și studenților de la facultățile de Automatică și Calculatoare care doresc să stăpânească fundamentele matematice ale vederii artificiale. Veți câștiga o înțelegere profundă a modului în care camerele captează lumea reală și veți învăța să implementați algoritmi de calibrare și proiecție geometrică, esențiali în dezvoltarea software-ului pentru robotică sau realitate augmentată.

Cuprins

I IMAGE FORMATION 1 1 Geometric Camera Models 3 1.1 Image Formation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.1 Pinhole Perspective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 1.1.2 Weak Perspective . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 1.1.3 Cameras with Lenses . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.1.4 The Human Eye . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 1.2 Intrinsic and Extrinsic Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14 1.2.1 Rigid Transformations and Homogeneous Coordinates . . . . 14 1.2.2 Intrinsic Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 1.2.3 Extrinsic Parameters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 1.2.4 Perspective Projection Matrices . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 1.2.5 Weak-Perspective Projection Matrices . . . . . . . . . . . . . 20 1.3 Geometric Camera Calibration . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 1.3.1 ALinear Approach to Camera Calibration . . . . . . . . . . . 23 1.3.2 ANonlinear Approach to Camera Calibration . . . . . . . . . 27 1.4 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 2 Light and Shading 32 2.1 Modelling Pixel Brightness . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 2.1.1 Reflection at Surfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 2.1.2 Sources and Their Effects . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 2.1.3 The Lambertian+Specular Model . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.1.4 Area Sources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 2.2 Inference from Shading . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 2.2.1 Radiometric Calibration and High Dynamic Range Images . . 38 2.2.2 The Shape of Specularities . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40 2.2.3 Inferring Lightness and Illumination . . . . . . . . . . . . . . 43 2.2.4 Photometric Stereo: Shape from Multiple Shaded Images . . 46 2.3 Modelling Interreflection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 2.3.1 The Illumination at a Patch Due to an Area Source . . . . . 52 2.3.2 Radiosity and Exitance . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54 2.3.3 An Interreflection Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 2.3.4 Qualitative Properties of Interreflections . . . . . . . . . . . . 56 2.4 Shape from One Shaded Image . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59 2.5 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 61 3 Color 68 3.1 Human Color Perception . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 3.1.1 Color Matching . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 3.1.2 Color Receptors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71 3.2 The Physics of Color . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 3.2.1 The Color of Light Sources . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73 3.2.2 The Color of Surfaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76 3.3 Representing Color . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 3.3.1 Linear Color Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 77 3.3.2 Non-linear Color Spaces . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83 3.4 AModel of Image Color . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 86 3.4.1 The Diffuse Term . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 88 3.4.2 The Specular Term . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 3.5 Inference from Color . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90 3.5.1 Finding Specularities Using Color . . . . . . . . . . . . . . . 90 3.5.2 Shadow Removal Using Color . . . . . . . . . . . . . . . . . . 92 3.5.3 Color Constancy: Surface Color from Image Color . . . . . . 95 3.6 Notes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99 II EARLY VISION: JUST ONE IMAGE 105 4 Linear Filter

Descriere

Appropriate for upper-division undergraduate- and graduate-level courses in computer vision found in departments of Computer Science, Computer Engineering and Electrical Engineering. This textbook provides the most complete treatment of modern computer vision methods by two of the leading authorities in the field. This accessible presentation gives both a general view of the entire computer vision enterprise and also offers sufficient detail for students to be able to build useful applications. Students will learn techniques that have proven to be useful by first-hand experience and a wide range of mathematical methods.