作为人，我们可以轻松感知周围的三维世界相比之下，不管计算机视觉在近年来已经取得多么令人瞩目的成果，但要让计算机能像两岁小孩那样解釋和理解图像，却仍然是一个遥不可及的梦想。为什么计算机视觉会成为如此富有挑战性的难题？它当前发展到了哪个阶段？围绕着这些问题，塞利斯基编著的《计算机视觉——算法与应用》探索了用于分析和解釋图像的各种常用方法，描述了42个成功的视觉应用实例，既有医学成像之类的专业应用，又有图像编辑和拼接之类有趣的大众应用。这种精心的编排和设计有利于学生将这些看似高深的技术应用于自己的照片和视频.从而在趣味橫生的动手实践中获得成就感。各章末尾的习题着重强调对算法的测试，重点包含大量针对小型期中课题的建议。附录中提供额外的补充材料和更详细的数学知识介绍，包括线性代数、数值方法和贝叶斯估计理论。完整的参考文献和各章的补充阅读，全面覆盖各个子领域的最新研究进展和成果。配套网站提供丰富的课程补充材料。

塞利斯基编著的《计算机视觉——算法与应用》探索了用于分析和解释图像的各种常用技术，描述了具有一定挑战性的视觉应用方面的成功实例，兼顾专业的医学成像和图像编辑与交织之类有趣的大众应用，以便学生能够将其应用于自己的照片和视频，从中获得成就感和乐趣。本书从科学的角度介绍基本的视觉问题，将成像过程的物理模型公式化，然后在此基础上生成对场景的逼真描述。作者还运用统计模型来分析和运用严格的工程方法来解决这些问题。

《计算机视觉——算法与应用》作为本科生和研究生“计算机视觉”课程的理想教材，适合计算机和电子工程专业学生使用，重点介绍现实中行之有效的基本技术，通过大量应用和练习来鼓励学生大胆创新。此外，本书的精心设计和编排，使其可以作为计算机视觉领域中一本独特的基础技术参考和最新研究成果文献。

第1章 概述

　1.1 什么是计算机视觉？

　1.2 简史

　1.3 本书概述

　1.4 课程大纲样例

　1.5 标记法说明

　1.6 扩展阅读

第2章 图像形成

　2.1 几何基元和变换

　2.2 光度测定学的图像形成

　2.3 数字摄像机

　2.4 补充阅读

　2.5 习题

第3章 图像处理

　3.1 点算子

　3.2 线性滤波

　3.3 更多的邻域算子

　3.4 傅里叶变换

　3.5 金字塔与小波

　3.6 几何变换

　3.7 全局优化

　3.8 补充阅读

　3.9 习题

第4章 特征检测与匹配

　4.1 点和块

　4.2 边缘

　4.3 线条

　4.4 扩展阅读

　4.5 习题

第5章 分割

　5.1 活动轮廓

　5.2 分裂与归并

　5.3 均值移位和模态发现

　5.4 规范图割

　5.5 图割和基于能量的方法

　5.6 补充阅读

　5.7 习题

第6章 基于特征的配准

第7章 由运动到结构

第8章 稠密运动估计

第9章 图像拼接

第10章 计算摄影学

第11章 立体视觉对应

第12章 3D重建

第13章 基于图像的绘制

第14章 识别

第15章 结语

附录A 线性代数与数值方法

附录B 贝叶斯建模与推断

附录C 补充材料

词汇表