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編輯推薦： 近几十年来，包括基于机器学习在内的各种特征检测与描述算法层出不穷，且各有千秋。这些算法的基本原理是什么？各种算法有什么联系与区别？有什么优势和不足？到底是传统方法好还是基于机器学习的方法好？相关研究或应用人员要弄清这些问题需要花费大量的时间。为此，本书沿着特征检测及描述问题研究发展历程的脉络，厘清每一类算法演化发展的来龙去脉，包括其理论基础和研究动因，以及算法的原理和效果，让读者知其然并知其所以然。 本书是国内*本系统介绍特征检测及描述的专著，内容既有广度、又有深度。本书涵盖特征检测及描述的每类算法的典型代表，提及近百种经典算法，以*易于理解的方式重点介绍了其中*影响力的几十种算法，让读者既见树木也见森林，让专业人员读起来有味，让非专业人员读起来能懂。 內容簡介： 图像特征的检测及描述是完成计算机视觉相关的三维重建、目标识别跟踪、图像恢复及分类等各种任务的*步，其性能直接影响后续过程的效果，是事关成败的关键，具有重要的理论意义和实用价值。 本书针对噪声图像中的特征检测及描述的稳定性和可分辨性问题，介绍了国内外经典算法的原理和作者的相关研究成果，并对算法的优势和局限性进行了分析。本书重点介绍了三十多种特征检测算法，包括基于边缘、模板、灰度导数以及基于机器学习的角点检测算法，基于灰度导数、机器学习以及与滤波整合的像素级边缘检测算法，基于灰度矩、空间矩的亚像素级边缘检测算法，SIFT、SURF等斑点检测算法。本书还介绍了十多种特征描述算法，包括SIFT、GLOH、WLD、BRIEF、ORB等经典描述算法，还包括清晰或模糊直线的参数估计。虽然本书不能涵盖所有的特征检测及描述算法，但基本包括各类代表性方法。 關於作者： 朱红军，男，博士，现任重庆邮电大学软件工程学院讲师。主要研究方向为计算机视觉、机器学习及其在无损检测中的应用。研究成果已授权国家发明专利2项，以第一作者或通信作者在《Journal of the Franklin Institute》《Signal Processing》等期刊发表论文10余篇，其中SCI收录5篇，EI收录3篇。主持重庆市重点项目和一般项目各一项、四川省重点实验室项目一项，参与交通部重大专项、国家自然科学基金项目及其他省部级项目7项。获重庆市科技进步二等奖和中国公路学会一等奖各一项。 目錄： 第 1章 引言 1.1图像特征概述　 1.2常用术语　 1.3常用基本理论　 1.4　特征提取的应用　 1.5　小结　 第　2章 角点检测　 2.1基于边缘的方法　 2.2基于模板的方法　 2.3　基于灰度导数的方法　 2.4小结　 第3章　边缘检测　 3.1基于导数的算法　 3.2滤波检测两步算法　 3.3　SUSAN算法　 3.4亚像素检测方法　 3.5基于随机森林的方法　 3.6小结　 第4章　斑点检测　 4.1　SIFT检测算法　 4.2　CSIFT检测算法　 4.3　ASIFT检测算法　 4.4　SURF 检测算法　 4.5　小结　 第5章　特征点描述　 5.1　LBP描述子　 5.2　SIFT描述子　 5.3　PCA-SIFT描述子　 5.4　GLOH 描述子　 5.5　SURF 描述子　 5.6　WLD描述子　 5.7　DAISY描述子　 5.8　BRIEF描述子　 5.9　ORB 描述子　 5.10　小结 第6章　直线描述　 6.1清晰直线的描述　 6.2离焦线段的描述　 6.3　小结　 参考文献

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