计算机视觉：一种现代方法（第2版）（英文版）

　　I IMAGE FORMATION
　　1 Geometric Camera Models
　　1.1 Image Formation          
　　1.1.1 Pinhole Perspective       
　　1.1.2 Weak Perspective        
　　1.1.3 Cameras with Lenses       
　　1.1.4 The Human Eye        
　　1.2 Intrinsic and Extrinsic Parameters     
　　1.2.1 Rigid Transformations and Homogeneous Coordinates  
　　1.2.2 Intrinsic Parameters       
　　1.2.3 Extrinsic Parameters       
　　1.2.4 Perspective Projection Matrices    
　　1.2.5 Weak-Perspective Projection Matrices  
　　1.3 Geometric Camera Calibration      
　　1.3.1 ALinear Approach to Camera Calibration 
　　1.3.2 ANonlinear Approach to Camera Calibration
　　1.4 Notes             
　　2 Light and Shading
　　2.1 Modelling Pixel Brightness       
　　2.1.1 Reflection at Surfaces           
　　2.1.2 Sources and Their Effects     
　　2.1.3 The Lambertian+Specular Model        
　　2.1.4 Area Sources         
　　2.2 Inference from Shading             
　　2.2.1 Radiometric Calibration and High Dynamic Range Images 
　　2.2.2 The Shape of Specularities     
　　2.2.3 Inferring Lightness and Illumination       
　　2.2.4 Photometric Stereo: Shape from Multiple Shaded Images 
　　2.3 Modelling Interreflection        
　　2.3.1 The Illumination at a Patch Due to an Area Source
　　2.3.2 Radiosity and Exitance      
　　2.3.3 An Interreflection Model      
　　2.3.4 Qualitative Properties of Interreflections      
　　2.4 Shape from One Shaded Image      
　　2.5 Notes             
　　3 Color
　　3.1 Human Color Perception        
　　3.1.1 Color Matching             
　　3.1.2 Color Receptors        
　　3.2 The Physics of Color         
　　3.2.1 The Color of Light Sources     
　　3.2.2 The Color of Surfaces           
　　3.3 Representing Color              
　　3.3.1 Linear Color Spaces       
　　3.3.2 Non-linear Color Spaces      
　　3.4 AModel of Image Color        
　　3.4.1 The Diffuse Term        
　　3.4.2 The Specular Term            
　　3.5 Inference from Color         
　　3.5.1 Finding Specularities Using Color   
　　3.5.2 Shadow Removal Using Color         
　　3.5.3 Color Constancy: Surface Color from Image Color   
　　3.6 Notes             
　　II EARLY VISION: JUST ONE IMAGE
　　4 Linear Filters 107
　　4.1 Linear Filters and Convolution      
　　4.1.1 Convolution              
　　4.2 Shift Invariant Linear Systems      
　　4.2.1 Discre

　　计算机视觉是研究如何使人工系统从图像或多维数据中“感知”的科学。本书是计算机视觉领域的经典教材，内容涉及几何摄像模型、光照和着色、色彩、线性滤波、局部图像特征、纹理、立体相对、运动结构、聚类分割、组合与模型拟合、追踪、配准、平滑表面与骨架、距离数据、图像分类、对象检测与识别、基于图像的建模与渲染、人形研究、图像搜索与检索、优化技术等内容。与前一版相比，本书简化了部分主题，增加了应用示例，重写了关于现代特性的内容，详述了现代图像编辑技术与对象识别技术。