《特征提取与图像处理(第二版)》由Mark S. Nixon和Alberto S. Aguado合著，是一本专注于图像处理与计算机视觉领域的经典教材。本书以简洁明了的方式，为初学者和专业人士提供了图像处理与计算机视觉技术的基础指南，涵盖了从低层次特征提取到高层次特征分析的完整知识体系。书中不仅包含丰富的理论内容，还提供了MATLAB和Mathcad的代码示例，帮助读者将理论与实践相结合。

主要内容

1. 图像处理基础

本书首先介绍了图像处理的基本概念，包括图像获取、采样理论和点运算。这些内容是后续特征提取的基础，帮助读者理解图像数据的生成和处理过程。书中还详细讨论了图像平滑处理技术，如各向异性扩散，以及形态学操作，如骨架化和形状描述。

2. 低层次特征提取

低层次特征提取是本书的重点之一，涵盖了多种经典算法，包括：

• SIFT（尺度不变特征变换）：通过构建图像金字塔和检测尺度不变的极值点，实现特征点的稳定匹配，增强抗噪声能力。

• 相位一致性：用于检测图像中的显著特征，适用于多种光照和尺度变化场景。

• 几何主动轮廓：用于图像分割和目标轮廓提取，适用于复杂背景下的目标识别。

3. 高层次特征提取

高层次特征提取部分主要关注图像内容的语义理解，包括：

• 形状描述：通过矩等方法对图像中的目标形状进行描述和分类。

• 图像拼接：将多幅图像合成为一幅全景图像，适用于大场景的构建。

• 目标检测与识别：介绍了基于特征点的目标检测方法，适用于静态图像和动态视频中的目标识别。

4. 图像处理技术的应用

本书不仅关注理论，还强调了图像处理技术在实际中的应用。例如：

• 图像增强：通过滤波和噪声去除技术提升图像质量。

• 图像分割：将图像划分为多个区域，便于后续分析和处理。

• 三维重建：利用对极几何和三角测量技术，实现场景的三维重建，适用于虚拟现实和机器人导航等领域。

特色与优势

1. 理论与实践结合：书中提供了大量代码示例和实验数据，帮助读者快速上手并实现算法。

2. 知识体系完整：从基础理论到高级应用，涵盖了图像处理的各个方面，适合不同层次的读者。

3. 更新与扩展：第二版新增了曲率方法、相位一致性和几何主动轮廓等内容，进一步丰富了知识体系。

适用读者

• 本科生与研究生：可作为电子工程、计算机科学等专业的教材。

• 科研工作者：适合从事图像处理、模式识别和计算机视觉研究的学者参考。

• 工程师：为实际项目中的图像处理任务提供理论支持和技术指导。

总结

《特征提取与图像处理(第二版)》是一本理论与