前言

自马尔提出计算机视觉理论以来，计算机视觉技术作为与现实生活紧密联系的重要研究内容，引起了国内外学术界的普遍关注。随着计算能力和技术的发展，其实际应用越发促进了计算机视觉技术的进一步发展。从最开始的实时人脸识别到目标检测与跟踪，从传统的手工提取特征到基于深度学习方式的提取特征，计算机视觉技术正从理论研究及在可控环境中的应用逐步向更广泛的普及应用扩展。

本书叙述了计算机视觉相关的一些基本理论和技术，主要包括人类视觉系统的建模、JND模型和显著性模型、图像的形成过程及相关的坐标变换、图像的底层特征提取与检测、图像中物体运动与关联分析等。由于篇幅有限，本书对深度学习内容介绍较少，后续版本会增加深度学习的内容。本书内容及材料主要来自已公开发表的文献、书籍、网上博客，以及作者所在单位的硕士生、博士生的相关工作。本书对相关的基本原理有较详细的介绍，具有较好的实用性，对本领域研究人员和科技工程人员均有较好的参考价值。

本书第1、2、3章由刘绍辉撰写，其余各章由姜峰撰写。全书由刘绍辉、姜峰统稿。在本书的撰写和校稿过程中，哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院智能接口与人机交互技术研究中心的博士生和硕士生做了大量工作，在此一并表示感谢。特别感谢电子工业出版社的章海涛主任，正是在他的鼓励和帮助下才得以完成全书的撰写。

限于作者水平，书中不足之处在所难免，敬请广大读者批评指正。

作　者

2018年9月

于哈尔滨工业大学