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内容简介
本书是在作者多年来为大学高年级学生和研究生开设的图像处理与分析课程讲义的基础上经修改、整理而成的。本书将重点放在边缘提取，图像分割，纹理、形状特征提取，运动估计和分析，景物距离和表面主方向估计，模型和知识的表示，推理和知识库等方面，兼顾二维图像分析和三维景物分析，力求比较全面地反映国际上在这一领域的主要研究成果和各种不同学派的观点。本书的特点是：取材新颖，内容丰富，每章末均附有大量参考文献，应用实例贯穿于全书，本书中介绍的大部分方法和算法可用C语言在计算机上运行。
本书可作为计算机科学与工程、信息工程、自动化、电机与电子工程、生物医学工程、材料科学、遥感、机器人学等专业的大学本科生和研究生的教材；也可供上述领域的科技工作者和高等院校有关专业的师生参考。
目录
- 引论
第一章 图像预处理
1.1 图像变换
1.1.1 图像变换的一般表示
1.1.2 傅里叶变换
1.1.3 离散Karhuned-Loeve变换
1.1.4* Walsh-Hadamard变换
1.1.5 Shant变换
1.2 图像增强
1.2.1 灰度修正
1.2.2 图像平滑
1.3 图像恢复
1.3.1 图像的恶化过程及其数学模型
1.3.2* 图像恶化模型的离散形式
1.3.3* 图像恢复问题的一般解
1.3.4 畸变校正
参考文献
第二章 图像边缘提取和分割
2.1 边缘提取的经典方法——几种常用的边缘检测算子
2.1.1 梯度算子
2.1.2 Sobel算子
2.1.3 Laplacian算子
2.1.4 Kifsch算子
2.1.5 Rosenteld 非线性门式算子
2.2 Marr边缘检测算子
2.3* 曲面最佳拟合的边缘检测方法
2.3.1 Prewitt n阶多项式拟合的边缘检测方法
2.3.2 Hueckel分段线性函数拟合的边缘检测方法
2.3.3 Haralick离散正交多项式曲面最佳拟合和二阶方向导数零交叉边缘检测方法
2.4* 利用空间结构关系和变分辨率数据结构的边缘检测方法
2.4.1 边缘检测的标记——松弛匹配方法
2.4.2 利用变分辨率的图像锥体数据结构作边缘检测
2.5 基于度量空间的空间域聚类
2.5.1 基于图像灰度直方图的空间聚类
2.5.2 递归算法
2.5.3 门限的选取
2.6* 区域增长
2.6.1 单一型链结的区域增长
2.6.2 混合型链结的区域增长
2.6.3 质心型链结的区域增长
参考文献
第三章 纹理分析
3.1 纹理分析的自相关函数方法
3.2 纹理分析的数字变换方法
3.2.1 图像窗口和纹理特征的抽取
3.2.2 数字变换纹理分析在遥感地面覆盖物分析中的应用
3.2.3 傅里叶变换纹理分析的快速算法
3.2.4 傅里叶变换纹理分析的二次特征抽取
3.2.5 傅里叶变换纹理分析在海洋波浪波长和方向分析中的应用
3.3 纹理分析的光学-数字混合处理方法
3.3.1 光学-数字混合纹理分析原理
3.3.2 光学-数字混合纹理分析的应用实例——海洋波浪浪高分析
3.4 纹理的数学形态学结构分析
3.4.1 二值图像的结陶元素
3.4.2 结构运算
3.4.3 结构运算的性质
3.4.4 几何结构函数
3.4.5 用结构函数作图像纹理分析
3.5 纹理的灰度分布统计特征分析
3.5.1 灰度共生矩阵纹理分析方法
3.5.2* 灰度一梯度共生矩阵的纹理分析方法
3.6* 基于图像自迴归-活动和模型的纹理分析
3.6.1 图像纹理的自迴归-活动和模型
3.6.2 用自迴归-活动和模型进行图像纹理分析
参考文献
第四章 形状分析
4.1 形状分析的预处理
4.1.1 二值图像和抑制背景的区域图像
4.1.2 区域边界提取和多边形逼近
4.1.3 区域骨架的提取
4.1.4 边界或骨架点的斜率、曲率和角
4.2 形状分析的区域内部变换方法
4.2.1 矩方法
4.2.2 投影和截口
4.2.3 模板匹配
4.3 形状分析的区域外形边界变换方法
4.3.1 区域边界的傅里叶描述器
4.3.2 区域边界的Hough变换和广义Hough变换
4.3.3 区域边界和骨架的多项式逼近
4.4 形状分析的区域内部空间域分析方法
4.4.1 数学结构形态学形状分析
4.4.2* 复杂形状区域的分解和结构描述
4.5 区域边界和骨架的空间域形状分析
4.5.1 链码方法
4.5.2* 结构方法
4.6* 形状分析的层次型结构方法
4.6.1 图像块的邻居寻找和边界确定
4.6.2 用四叉树数据结构作区域形状分析
参考文献
笫五章 图像序列分析
5.1 图像序列，视差，瞬时位置速度场和光流场
5.2 运动检测和估计的傅里叶方法
5.2.1 物体图像平移的检测和估计
5.2.2 物体图像旋转和尺度变化的检测和估计
5.3* 运动检测和分析的差分技术
5.3.1 差图像运动分析技术
5.3.2 累积差图像运动分析技术
5.4 运动估计和分析的时一空梯度技术
5.4.1 时-空梯度技术的最优估计方法
5.4.2 聚类方法
5.5 运动估计和分析的匹配技术
5.5.1 互相关方法
5.5.2 特征点匹配技术
5.6* 空间运动物体的三维运动估计
5.6.1 三维平移运动的估计
5.6.2 一般三维运动参数的估计
5.6.3 由空间物体点的运动确定图像空间的瞬时位置速度
参考文献
第六章 场景分析
6.1 三维场景距离信息的获取
6.1.1 从立体视差测距
6.1.2* 从纹理梯度测距
6.1.3* 从遮挡提示测距
6.1.4 从聚焦测距
6.1.5 从脉冲飞行时间测距
6.1.6* 简易的三角测距
6.1.7* 结构光测距
6.2 三维场景物体表面主方向信息的获取
6.2.1 从阴影和遮挡边界估计表面主方向
6.2.2* 从轮廓估计表面主方向
6.2.3* 从纹理估计表面主方向
6.3 三维场景的物体或体元的表示和描述
6.3.1 以观测者为中心的物体或体元的表示和描述
6.3.2 以物体或体元为中心的表示和描述
6.4 三维场景的模型、关系结构和模型匹配
6.5 几个典型的计算机视觉系统
6.5.1 VISIONS
6.5.2* ACRONYM系统
参考文献
京公网安备 11010102004214号