该书介绍了数字图像和视频帧序列的计算几何，拓扑和物理学，对于研究场景中的目标形状非常重要。计算几何可帮助捕获嵌入图像目标形状的细粒度结构，而计算拓扑可对在三角视觉场景几何中嵌入的细胞复合体（顶点，线段，实心三角形，周期，涡旋，神经）中发现的邻近区域分析。结合视觉场景的固有几何形状和拓扑结构，计算物理将解决视频中记录的结构和事件以及随之而来的有关光的精细结构的问题。该书从这些新的角度对场景中目标形状进行了细致的分析，对相关研究人员在计算机视觉和图像技术的深入研究和设计开发，对相关工程设计人员完成各种计算机视觉任务也有参考作用。

詹姆斯·彼得斯（James F. Peters）,姓名 单位： 职务、职称： 性别： 年龄：不少于50个汉字的个人介绍 姓名 单位： 职务、职称： 性别： 年龄：不少于50个汉字的个人介绍

前 言 　　本书介绍数字图像和视频帧图像序列中计算几何学、拓扑学和物理学的内容。Edelsbrunner [1]的网格生成几何和Ziegler [2]的多胞形几何为本书所研究的三角视觉场景的几何结构提供了计算几何学方法的坚实基础。平面多胞形是由覆盖多边形内部的闭合半平面相交所定义的填充多边形。此外，可以在Peters [3]的计算机视觉几何基础中找到本书中对计算几何的介绍。它是由亚历山德罗夫[4，5]（由Cooke和Finney [6]巧妙地扩展和阐述）、Borsuk [7，8，9]所引入的单元复合形拓扑结构，最近由Edelsbrunner和Harer提出的这种拓扑结构[10]以及由Munch [11]在持久性同源性方面的工作为视觉场景的计算拓扑学的介绍性研究提供了坚实的基础。这种拓扑形式探索了视觉场景中常见的构造、形状和结构。结合视觉场景的固有几何和拓扑结构，则需要考虑对视频中记录的结构和事件产生的计算物理学以及随之而来的关于光的精细结构的敏感性。Nye [12]介绍了我们所关注的光和光焦散的精细结构。对光焦散的考虑导致了突变理论和光焦散折叠和尖端的出现，从而在三角化数字图像中引入了光学涡旋神经。在这种情况下，计算物理学与在视频帧图像中光结构的编排研究是同义词。这种光结构的编排表现为一系列从表面形状反射和折射的光的快照，为研究视觉场景中出现的结构和形状提供了坚实的基础。 　　研究图像目标形状在视频帧图像序列以及记录视觉场景中表面形状变化的照片序列中的持久性非常重要。表面形状会出现、经历各种光线和表面条件的变化、并最终消失。人们通常倾向于在视觉场景中寻找不寻常的物体（...