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目录1

第1章 绪论1

1.1　图像和图像工程1

1.1.1 图像基础知识1

1.1.2　图像工程概述3

1.2　图像分析概论6

1.2.1 图像分析定义和研究内容6

1.2.2　图像分析系统8

1.3　主要内容和安排10

总结和复习13

第2章　相关图像基础15

2.1　图像处理技术概述16

2.2　图像成像过程17

2.2.1　成像变换18

2.2.2　成像亮度19

2.2.3　采样和量化21

2.3　离散距离及扩展24

2.3.1　常用离散距离24

2.3.2　斜面距离和扩展30

2.4　图像噪声消除32

2.4.1　线性滤波消除噪声32

2.4.2　非线性滤波消除噪声35

2.4.3　混合滤波提高效率37

2.4.4　组合滤波消除噪声38

总结和复习40

第3章　数字化的图像43

3.1 图像采集网格44

3.2　数字化模型47

3.2.1　数字化模型基础47

3.2.2　方盒量化49

3.2.3　网格相交量化51

3.2.4　目标轮廓量化53

3.3　离散直线性55

3.3.1　弦和弧55

3.3.2　直线性58

3.4　距离变换60

3.4.1　定义和性质60

3.4.2　局部距离的计算61

3.4.3　离散距离变换的实现63

3.4.4　3-D距离变换65

3.5　3-D图像中的连通和拓扑68

总结和复习71

第4章　图像分割基础73

4.1 图像分割定义和技术分类74

4.2.1　边缘及检测原理75

4.2　并行边界技术75

4.2.2 正交梯度算子77

4.2.3　方向微分算子80

4.2.4　二阶导数算子81

4.2.5　边界闭合85

4.2.6　边界细化86

4.3　串行边界技术87

4.3.1 图搜索87

4.3.2　动态规划89

4.4　并行区域技术91

4.4.1　原理和分类91

4.4.2　依赖像素的阈值选取93

4.4.3　依赖区域的阈值选取96

4.4.4　依赖坐标的阈值选取99

4.4.5　空间聚类100

4.5　串行区域技术102

4.5.1 区域生长102

4.5.2　分裂合并103

总结和复习105

第5章　特色分割算法108

5.1 SUSAN检测算子109

5.1.1 USAN原理109

5.1.2　SUSAN算子边缘检测110

5.2　主动轮廓模型113

5.2.1　主动轮廓114

5.2.2　设计能量函数114

5.3　特色的取阈值技术118

5.3.1 多分辨率阈值选取118

5.3.2　类间最大交叉熵阈值120

5.3.3　类内最小模糊散度阈值121

5.3.4　借助过渡区选择阈值125

5.4　分水岭分割算法128

5.4.1　基本原理和步骤128

5.4.2　算法改进和扩展132

总结和复习136

第6章　分割技术扩展139

6.1 哈夫变换及广义哈夫变换140

6.1.1　基本哈夫变换原理140

6.1.2　哈夫变换的改进143

6.1.3　广义哈夫变换原理146

6.1.4　完整广义哈夫变换149

6.2　亚像素边缘检测150

6.2.1　基于矩保持的技术151

6.2.2　利用一阶微分期望值的技术153

6.2.3　借助切线信息的技术154

6.3.1　3-D边缘检测156

6.3　从2-D推广到3-D156

6.3.2　3 D边界细化161

6.3.3　3-D图像阈值化分割162

6.3.4　3-D主动轮廓165

6.3.5　3-D分裂合并和组合166

6.4　特殊图像的分割168

6.4.1　彩色图像的分割168

6.4.2　深度图像的分割170

6.4.3　合成孔径雷达图像的分割172

总结和复习173

第7章　图像分割评价177

7.1　分割评价研究分类178

7.2　分割算法评价框架180

7.3.1　分析法准则183

7.3　分割评价准则183

7.3.2　优度实验法准则184

7.3.3　差异实验法准则185

7.4　算法评价实例188

7.4.1　试验设置和环境188

7.4.2　试验结果和讨论189

7.5　评价方法和准则比较192

7.5.1　方法讨论和比较193

7.5.2　准则的分析比较194

7.5.3　准则的实验比较195

7.6　基于评价的分割算法优选系统198

7.6.1　算法优选思想和策略198

7.6.2　优选系统的实现和效果199

总结和复习201

第8章 目标表达204

8.1.1 技术分类205

8.1　基于边界的表达205

8.1.2　链码206

8.1.3　边界段和凸包208

8.1.4　边界标记209

8.1.5　多边形211

8.1.6　地标点213

8.2　基于区域的表达215

8.2.1 技术分类215

8.2.2　空间占有数组215

8.2.3　四叉树216

8.2.4　金字塔217

8.2.5 围绕区域219

8.2.6　骨架220

8.3.2　傅里叶变换表达224

8.3.1　技术分类224

8.3　基于变换的表达224

总结和复习226

第9章　目标描述229

9.1　基于边界的描述230

9.1.1　简单边界描述符230

9.1.2　形状数231

9.1.3　边界矩233

9.2　基于区域的描述234

9.2.1　简单区域描述符234

9.2.2　拓扑描述符237

9.2.3　不变矩240

9.3　对目标关系的描述243

9.3.1 目标标记和计数243

9.3.2　点目标的分布248

9.3.3　字符串描述符250

9.3.4　树结构描述符251

总结和复习252

第10章　特征测量和误差分析255

10.1　直接测度和间接测度256

10.2　准确性和精确性258

10.3　4-连通和8-连通260

10.4　影响测量误差的因素263

10.4.1　误差来源263

10.4.2　光学镜头分辨率264

10.4.3　采样密度265

10.4.4　分割算法269

10.4.5　特征量计算公式271

10.4.6　综合影响274

10.5　误差分析274

总结和复习276

第11章　纹理分析279

11.1　关于纹理的讨论280

11.2　纹理描述的统计方法282

11.2.1　灰度共生矩阵282

11.2.2　基于共生矩阵的纹理描述符285

11.2.3　基于能量的纹理描述符288

11.3　纹理描述的结构方法290

11.3.1　基本的结构描述法290

11.3.2　典型的结构描述法291

11.4　纹理描述的频谱方法293

11.5　一种纹理分类合成方法299

11.6　纹理分割方法302

11.6.1 纹理在图像分割中的作用302

11.6.2　有监督纹理分割303

11.6.3　无监督纹理分割306

总结和复习309

第12章　形状分析311

12.1 关于形状的讨论312

12.2　平面形状的分类313

12.3　形状特性的描述315

12.3.1　形状紧凑性描述316

12.3.2　形状复杂性描述323

12.4　基于技术的描述325

12.4.1　基于多边形表达的形状描述325

12.4.2　基于曲率的形状描述327

12.5　拓扑结构的描述331

12.6　分形维数332

12.6.1　分形维数计算332

12.6.2 分形维数的应用337

总结和复习340

第13章　运动分析343

13.1　运动分类和表达344

13.2　运动估计和检测349

13.2.1 利用图像差的运动检测349

13.2.2　利用时-空梯度估计光流场352

13.2.3　基于模型的运动检测354

13.2.4　频率域运动检测356

13.3　运动目标分割358

13.3.1 目标分割和运动信息提取358

13.3.2　基于亮度梯度的稠密光流359

13.3.3　映射参数估计364

总结和复习365

第14章　二值数学形态学367

14.1　基本集合定义368

14.2　二值形态学基本运算369

14.2.1　膨胀和腐蚀369

14.2.2　开启和闭合376

14.2.3　基本运算性质380

14.3　二值形态学组合运算382

14.3.1　击中-击不中变换382

14.3.2　组合运算386

14.4 二值形态学实用算法390

总结和复习396

第15章　灰度数学形态学399

15.1　灰度图像的排序400

15.2　灰度形态学基本运算401

15.2.1　膨胀和腐蚀401

15.2.2　开启和闭合406

15.2.3　基本运算性质408

15.2.4　对结构元素的讨论409

15.3　灰度形态学组合运算411

15.4　灰度形态学实用算法416

15.5　图像代数423

总结和复习427

附录A　体视学和图像分析429

A.1　体视学简介430

A.1.1 相关基础知识介绍430

A.1.2　体视学原理431

A.1.3　体视学基本关系433

A.2　图像处理辅助体视学测量435

A.2.1　基本的图像系统结构435

A.2.2　图像处理技术的应用436

A.3　图像自动分析与体视学测量437

A.3.1　网格的使用437

A.3.2　参数测量与误差439

部分习题解答443

参考文献460