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第1章 概述1

1.1 什么是计算机视觉？2

1.2 简史8

1.3 本书概述16

1.4 课程大纲样例21

1.5 标记法说明22

1.6 扩展阅读22

第2章 图像形成25

2.1 几何基元和变换26

2.1.1 几何基元26

2.1.2 2D变换29

2.1.3 3D变换32

2.1.4 3D旋转33

2.1.5 3D到2D投影37

2.1.6 镜头畸变46

2.2 光度测定学的图像形成47

2.2.1 照明48

2.2.2 反射和阴影49

2.2.3 光学54

2.3 数字摄像机57

2.3.1 采样与混叠60

2.3.2 色彩63

2.3.3 压缩71

2.4 补充阅读72

2.5 习题73

第3章 图像处理77

3.1 点算子78

3.1.1 像素变换79

3.1.2 彩色变换81

3.1.3 合成与抠图81

3.1.4 直方图均衡化83

3.1.5 应用：色调调整86

3.2 线性滤波86

3.2.1 可分离的滤波89

3.2.2 线性滤波示例90

3.2.3 带通和导向滤波器91

3.3 更多的邻域算子95

3.3.1 非线性滤波95

3.3.2 形态学99

3.3.3 距离变换100

3.3.4 连通量101

3.4 傅里叶变换102

3.4.1 傅里叶变换对105

3.4.2 二维傅里叶变换107

3.4.3 维纳滤波108

3.4.4 应用：锐化，模糊和去噪111

3.5 金字塔与小波111

3.5.1 插值112

3.5.2 降采样114

3.5.3 多分辨率表达116

3.5.4 小波119

3.5.5 应用：图像融合123

3.6 几何变换125

3.6.1 参数化变换125

3.6.2 基于网格的卷绕131

3.6.3 应用：基于特征的变形133

3.7 全局优化133

3.7.1 正则化134

3.7.2 马尔科夫随机场138

3.7.3 应用：图像的恢复147

3.8 补充阅读147

3.9 习题149

第4章 特征检测与匹配157

4.1 点和块159

4.1.1 特征检测器160

4.1.2 特征描述子169

4.1.3 特征匹配172

4.1.4 特征跟踪179

4.1.5 应用：表演驱动的动画181

4.2 边缘182

4.2.1 边缘检测182

4.2.2 边缘连接187

4.2.3 应用：边缘编辑和增强189

4.3 线条190

4.3.1 逐次近似191

4.3.2 Hough变换191

4.3.3 消失点194

4.3.4 应用：矩形检测196

4.4 扩展阅读197

4.5 习题198

第5章 分割205

5.1 活动轮廓206

5.1.1 蛇行207

5.1.2 动态蛇行和CONDENSATION211

5.1.3 剪刀214

5.1.4 水平集215

5.1.5 应用：轮廓跟踪和转描机217

5.2 分裂与归并218

5.2.1 分水岭218

5.2.2 区域分裂（区分式聚类）219

5.2.3 区域归并（凝聚式聚类）219

5.2.4 基于图的分割219

5.2.5 概率聚集220

5.3 均值移位和模态发现221

5.3.1 k-均值和高斯混合222

5.3.2 均值移位224

5.4 规范图割227

5.5 图割和基于能量的方法230

5.6 补充阅读234

5.7 习题235

第6章 基于特征的配准237

6.1 基于2D和3D特征的配准238

6.1.1 使用最小二乘的2D配准238

6.1.2 应用：全景图240

6.1.3 迭代算法241

6.1.4 鲁棒最小二乘和RANSAC243

6.1.5 3D配准245

6.2 姿态估计246

6.2.1 线性算法246

6.2.2 迭代算法248

6.2.3 应用：增强现实249

6.3 几何内参数标定250

6.3.1 标定模式250

6.3.2 消失点252

6.3.3 应用：单视图测量学253

6.3.4 旋转运动254

6.3.5 径向畸变256

6.4 补充阅读257

6.5 习题258

第7章 由运动到结构263

7.1 三角测量264

7.2 二视图由运动到结构266

7.2.1 投影（未标定的）重建270

7.2.2 自标定271

7.2.3 应用：视图变形273

7.3 因子分解274

7.3.1 透视与投影因子分解276

7.3.2 应用：稀疏3D模型提取277

7.4 光束平差法278

7.4.1 挖掘稀疏性280

7.4.2 应用：匹配运动和增强现实282

7.4.3 不确定性和二义性283

7.4.4 应用：由因特网照片重建284

7.5 限定结构和运动287

7.5.1 基于线条的方法287

7.5.2 基于平面的方法288

7.6 补充阅读289

7.7 习题290

第8章 稠密运动估计293

8.1 平移配准294

8.1.1 分层运动估计297

8.1.2 基于傅里叶的配准298

8.1.3 逐次求精300

8.2 参数化运动305

8.2.1 应用：视频稳定化308

8.2.2 学到的运动模型308

8.3 基于样条的运动309

8.4 光流312

8.4.1 多帧运动估计315

8.4.2 应用：视频去噪316

8.4.3 应用：去隔行扫描316

8.5 层次运动317

8.5.1 应用：帧插值319

8.5.2 透明层和反射320

8.6 补充阅读321

8.7 习题322

第9章 图像拼接327

9.1 运动模型329

9.1.1 平面透视运动329

9.1.2 应用：白板和文档扫描330

9.1.3 旋转全景图331

9.1.4 缝隙消除333

9.1.5 应用：视频摘要和压缩334

9.1.6 圆柱面和球面坐标335

9.2 全局配准338

9.2.1 光束平差法338

9.2.2 视差消除341

9.2.3 认出全景图343

9.2.4 直接配准和基于特征的配准345

9.3 合成346

9.3.1 合成表面的选择346

9.3.2 像素选择和加权（去虚影）348

9.3.3 应用：照片蒙太奇352

9.3.4 融合353

9.4 补充阅读355

9.5 习题356

第10章 计算摄影学359

10.1 光度学标定361

10.1.1 辐射度响应函数362

10.1.2 噪声水平估计363

10.1.3 虚影364

10.1.4 光学模糊（空间响应）估计365

10.2 高动态范围成像368

10.2.1 色调映射374

10.2.2 应用：闪影术380

10.3 超分辨率和模糊去除381

10.3.1 彩色图像去马赛克385

10.3.2 应用：彩色化387

10.4 图像抠图和合成388

10.4.1 蓝屏抠图389

10.4.2 自然图像抠图391

10.4.3 基于优化的抠图394

10.4.4 烟、阴影和闪抠图396

10.4.5 视频抠图397

10.5 纹理分析与合成398

10.5.1 应用：空洞填充与修图400

10.5.2 应用：非真实感绘制401

10.6 补充阅读403

10.7 习题404

第11章 立体视觉对应409

11.1 极线几何学412

11.1.1 矫正412

11.1.2 平面扫描414

11.2 稀疏对应416

11.3 稠密对应418

11.4 局部方法420

11.4.1 亚像素估计与不确定性422

11.4.2 应用：基于立体视觉的头部跟踪423

11.5 全局优化424

11.5.1 动态规划425

11.5.2 基于分割的方法427

11.5.3 应用：z-键控与背景替换428

11.6 多视图立体视觉429

11.6.1 体积与3D表面重建432

11.6.2 由轮廓到形状436

11.7 补充阅读438

11.8 习题439

第12章 3D重建443

12.1 由X到形状444

12.1.1 由阴影到形状与光度测量立体视觉445

12.1.2 由纹理到形状447

12.1.3 由聚焦到形状448

12.2 主动距离获取449

12.2.1 距离数据归并451

12.2.2 应用：数字遗产453

12.3 表面表达454

12.3.1 表面插值454

12.3.2 表面简化455

12.3.3 几何图像456

12.4 基于点的表达456

12.5 体积表达457

12.6 基于模型的重建459

12.6.1 建筑结构459

12.6.2 头部和人脸461

12.6.3 应用：脸部动画463

12.6.4 完整人体建模与跟踪465

12.7 恢复纹理映射与反照率469

12.7.1 估计BRDF470

12.7.2 应用：3D摄影学471

12.8 补充阅读472

12.9 习题473

第13章 基于图像的绘制477

13.1 视图插值478

13.1.1 视图相关的纹理映射480

13.1.2 应用：照片游览481

13.2 层次深度图像482

13.3 光场与发光图484

13.3.1 非结构化发光图487

13.3.2 表面光场488

13.3.3 应用：同心拼图489

13.4 环境影像形板490

13.4.1 更高维光场491

13.4.2 从建模到绘制492

13.5 基于视频的绘制493

13.5.1 基于视频的动画493

13.5.2 视频纹理494

13.5.3 应用：图片动画497

13.5.4 3D视频497

13.5.5 应用：基于视频的游览499

13.6 补充阅读501

13.7 习题503

第14章 识别507

14.1 物体检测509

14.1.1 人脸检测509

14.1.2 行人检测515

14.2 人脸识别518

14.2.1 特征脸518

14.2.2 活动表观与3D形状模型525

14.2.3 应用：个人照片收藏528

14.3 实例识别529

14.3.1 几何配准530

14.3.2 大型数据库531

14.3.3 应用：位置识别535

14.4 类别识别537

14.4.1 词袋539

14.4.2 基于部件的模型542

14.4.3 基于分割的识别545

14.4.4 应用：智能照片编辑548

14.5 上下文与场景理解550

14.5.1 学习与大型图像收集552

14.5.2 应用：图像搜索554

14.6 识别数据库和测试集555

14.7 补充阅读559

14.8 习题562

第15章 结语567

附录A 线性代数与数值方法569

A.1 矩阵分解570

A.1.1 奇异值分解570

A.1.2 征值分解571

A.1.3 QR因子分解573

A.1.4 乔里斯基分解574

A.2 线性最小二乘575

A.3 非线性最小二乘578

A.4 直接稀疏矩阵方法579

A.5 迭代方法580

A.5.1 共轭梯度581

A.5.2 预处理582

A.5.3 多重网格583

附录B 贝叶斯建模与推断585

B.1 估计理论586

B.2 最大似然估计与最小二乘589

B.3 鲁棒统计学590

B.4 先验模型与贝叶斯推断591

B.5 马尔科夫随机场592

B.5.1 梯度下降与模拟退火594

B.5.2 动态规划595

B.5.3 置信传播596

B.5.4 图割598

B.5.5 线性规划601

B.6 不确定性估计（误差分析）602

附录C 补充材料604

C.1 数据集605

C.2 软件607

C.3 幻灯片与讲座615

C.4 参考文献615

词汇表617