2D 计算机视觉：原理、算法及应用

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）。

这是一本计算机视觉领域的专业书籍，主要围绕2D图像技术的基本概念、原理和应用展开。本书旨在为读者提供从客观场景出发到最后提取出目标信息的全过程，包括图像采集、图像(预)处理、目标提取和目标分析四个部分。 在图像采集部分，本书介绍了基础的图像采集表达技术，包括图像采集的光度学和几何学，以及图像采集流程和性能指标。这部分内容对于理解计算机视觉技术至关重要。 在图像(预)处理部分，本书介绍了一些基本的图像处理技术，如图像间运算、图像灰度映射、直方图均衡化、直方图规定化、空域卷积增强等。这些技术可以帮助计算机从图像中提取有用的信息，例如物体的形状、颜色、纹理等。 在目标提取部分，本书介绍了从图像处理到图像分析的转换技术，包括微分边缘检测、椭圆目标检测、轮廓的链码表达、轮廓标志表达等。这些技术可以帮助计算机识别出图像中的特征点，并对目标进行有效的表达。 在目标分析部分，本书介绍了扩展的图像分析技术，包括目标描述、纹理描述、形状描述、目标分类等。这些技术可以帮助计算机更深入地理解图像中的目标信息，并为后续的图像分析和理解提供重要的基础。