教材:《图像处理分析与机器视觉》


时间:2013-12-05 点击:

  

 

基本信息

作 者:Milan Sonka Vaclav Hlavac Roger Boyle    出 版 社:人民邮电出版社   出版日期:2003-09

内容介绍

本书是为计算机专业图像处理、图像分析和机器视觉课程编写的教材,被美国卡耐基梅隆大学等高等学校选用。本书内容包括图像预处理、图像分割、形状表示与描述、物体识别与图像理解、三维视觉、数学形态学图像处理技术、离散图像变换、图像压缩、纹理描述、运动分析以及实际应用的案例研究等等。全书力图将复杂的概念用易于理解的算法描述出来,书中提供了大量图示和插图,特别有助于对概念的理解。每章最后还附有大量思考题和练习题以及丰富的参考文献列表,便于读者学习和理解。本书所讲解的概念和原理覆盖了十分广泛的领域。

目录

第1章 引言 1
   1.1 总结 5
   1.2 习题 5
   1.3 参考文献 6
第2章 数字图像及其性质 7
   2.1 基本概念 7
      2.1.1 图像函数 7
      2.1.2 狄拉克(Dirac)分布和卷积 9
      2.1.3 傅立叶变换 9
      2.1.4 作为随机过程的图像 10
      2.1.5 作为线性系统的图像 12
   2.2 图像数字化 12
      2.2.1 采样 12
      2.2.2 量化 15
      2.2.3 彩色图像 16
   2.3 数字图像性质 18
      2.3.1 数字图像的度量和拓扑性质 18
      2.3.2 直方图 21
      2.3.3 图像的视觉感知 22
      2.3.4 图像品质 23
      2.3.5 图像中的噪声 23
   2.4 总结 25
   2.5 习题 25
   2.6 参考文献 27
第3章 图像分析的数据结构 28
   3.1 图像数据表示的层次 28
   3.2 传统图像数据结构 29
      3.2.1 矩阵 29
      3.2.2 链 30
      3.2.3 拓扑数据结构 31
      3.2.4 关系结构 32
   3.3 分层数据结构 32
      3.3.1 金字塔 33
      3.3.2 四叉树 33
      3.3.3 其他金字塔结构 35
   3.4 总结 35
   3.5 习题 36
   3.6 参考文献 37
第4章 图像预处理 39
   4.1 像素亮度变换 39
      4.1.1 与位置相关的亮度校正 40
      4.1.2 灰度级变换 40
   4.2 几何变换 42
      4.2.1 像素坐标变换 43
      4.2.2 亮度插值 44
   4.3 局部预处理 46
      4.3.1 图像平滑 47
      4.3.2 边缘检测算子 52
      4.3.3 二阶导数过零点 55
      4.3.4 图像处理中的尺度 59
      4.3.5 Canny边缘提取 60
      4.3.6 参数化边缘模型 62
      4.3.7 多光谱图像中的边缘 62
      4.3.8 其他局部预处理算子 63
      4.3.9 自适应邻域性预处理 65
   4.4 图像复原 69
      4.4.1 容易复原的退化 69
      4.4.2 逆滤波 70
      4.4.3 维纳滤波 70
   4.5 总结 72
   4.6 习题 73
   4.7 参考文献 78
第5章 分割 83
   5.1 阈值化 83
      5.1.1 阈值检测方法 85
      5.1.2 最优阈值化 87
      5.1.3 多光谱阈值化 89
      5.1.4 分层数据结构下的阈值化 90
   5.2 基于边缘的分割 91
      5.2.1 边缘图像阈值化 91
      5.2.2 边缘松弛法 93
      5.2.3 边界跟踪 96
      5.2.4 作为图搜索的边缘跟踪 100
      5.2.5 作为动态规划的边缘跟踪 107
      5.2.6 Hough变换 110
      5.2.7 使用边界位置信息的边界检测 116
      5.2.8 从边界构造区域 117
   5.3 基于区域的分割 118
      5.3.1 区域归并 119
      5.3.2 区域分裂 121
      5.3.3 分裂与归并 122
      5.3.4 分水岭分割 125
      5.3.5 区域增长后处理 127
   5.4 匹配 128
      5.4.1 匹配标准 128
      5.4.2 匹配的控制策略 130
   5.5 高级最优边界与表面检测方法 130
      5.5.1 边界对的同时检测 130
      5.5.2 表面检测 133
   5.6 总结 138
   5.7 习题 140
   5.8 参考文献 144
第6章 形状表示与描述 156
   6.1 区域标识 159
   6.2 基于轮廓的形状表示与描述 161
      6.2.1 链码 161
      6.2.2 简单几何边界表示 161
      6.2.3 边界的傅立叶变换 164
      6.2.4 使用片段序列的边界描述 165
      6.2.5 B样条表示 168
      6.2.6 其他基于轮廓的形状描述方法 169
      6.2.7 形状不变量 170
   6.3 基于区域的形状表示与描述 173
      6.3.1 简单的标量区域描述 174
      6.3.2 矩 177
      6.3.3 凸包 179
      6.3.4 基于区域骨架的图表示 183
      6.3.5 区域分解 185
      6.3.6 区域邻近图 186
   6.4 形状类别 187
   6.5 总结 187
   6.6 习题 188
   6.7 参考文献 191
第7章 物体识别 200
   7.1 知识表示 201
   7.2 统计模式识别 204
      7.2.1 分类原理

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