计算机视觉 低层处理技术PDF电子书下载

目录 1

第一篇　非线性滤波理论、算法及其在图像处理中应用 1

第一章　绪论：非线性滤波器的发展 2

§1.1　非线性滤波的兴起 2

§1.2　中值型滤波器 3

§1.3　基于稳健信号估计和形态学的非线性滤波器 5

1.3.1　M型滤波器 5

1.3.2　形态滤波器 5

§1.4　混合型滤波器 6

§1.5　非线性滤波器在图像处理中应用 7

第二章　广义中值滤波器 8

§2.1　中值滤波特性 8

§2.2　基于局部统计特性的自适应中值型滤波器（LAMED） 8

2.2.1　观测信号的局部统计特性 9

2.2.2　滤波算法 10

2.2.3　滤波特性 11

2.2.4　边缘位置估计 11

2.2.5　算法的计算机仿真 12

2.2.6　基于边缘方向判决的自适应滤波器（BDAF） 12

§2.3　多层中值型滤波器（MLMEDF） 16

2.3.1　滤波器基本结构 18

第九章　运动参数估计与深度信息恢复的算法及其实现 18

2.3.2　多层树结构滤波算法 19

2.3.3　滤波器确定性特性分析 20

2.3.4　统计特性分析 21

§2.4　混合滤波器 22

2.4.1　滤波器结构 23

2.4.2　非线性滤波的数学描述 24

2.4.3　Winsorized均值中值混合滤波 25

2.4.4　测试结果 28

第三章　基于稳健M估计和R估计理论的非线性滤波器 30

§3.1　M估计和R估计的稳健性 30

§3.2　M型滤波器（M-Filter） 30

3.2.1　M型滤波器理论 30

3.2.2　信号自适应M滤波器（AMF） 33

3.2.3　自适应递归M滤波器 36

3.2.4　二维自适应M滤波器 36

§3.3　基于秩估计的R滤波器算法 37

3.3.1　R滤波理论 37

3.3.2　计分函数对滤波器性能的影响 38

3.3.3　边缘细节保持R型滤波器 39

3.4.1　AMF性能比较 40

3.3.4　L滤波、M滤波和R滤波的关系 40

§3.4　AMF性能比较 40

3.4.2　R滤波器性能 44

第四章　堆滤波器算法研究 45

§4.1 引言 45

§4.2　变窗长堆滤波算法 45

4.2.1　滤波算法 45

4.2.2　滤波特性 48

4.2.3　算法分析和性能评价准则 51

4.2.4 算法改进 51

4.2.5　堆滤波器的数学形态学分析方法 52

§5.2 比较FIR—中值混合滤波器 56

第五章　非线性图像增强和检测 56

§5.1　图像增强的描述 56

5.2.1　主从窗口FIR—中值混合滤波器（MSFMH） 57

5.2.2　输出特性分析 58

5.2.3　边缘保持和增强 59

§5.3　基于广义均值滤波的边缘增强滤波器（BGMEN） 60

5.3.1 边缘增强的评价 60

5.3.2　基于平尾均值（WMEN）的一维边缘增强 61

5.3.3　特性分析 64

5.3.4　二维边缘增强的非线性滤波器 67

§5.4　基于方向中值滤波器的边缘检测 70

5.4.1　算法Ⅰ：基于方向中值滤波器检测方法 71

5.4.2　算法Ⅱ；基于统计特性的Max/Min滤波器。 72

§5.5　具有几个独立非同分布的随机矢量的最大最小值分布 73

参考文献Ⅰ 76

第二篇　三维计算机视觉——深度信息获取理论、算法及其应用 84

第六章　计算机视觉的发展 85

§6.1　景物的几何结构 85

§6.2　主动测距方法 87

6.2.1　成像雷达 87

6.2.2　主动三角形法 87

6.2.3　几何光学聚焦 88

6.2.4　Moire技术 89

6.2.5　全息干涉测量 89

6.2.6　Fresnel衍射技术 89

§6.3　从二维灰度图中恢复三维几何结构 90

6.3.1　“立体对”计算深度 90

6.3.2　从运动中提取景物结构信息 93

6.3.3　从光流中提取结构 97

6.3.4　从明暗中获取形状信息 98

第七章　特征边缘定位与匹配的实现 99

§7.1　平滑与导数过零点检测相结合的边缘提取技术 99

§7.2　快速边缘提取算法 104

§7.3　子像素级边缘的定位 109

§7.4　交互式图像序列特征点自动匹配方法 115

第八章　从运动中获取运动参数与深度信息 116

§8.1　从运动的图像序列中获取深度信息 116

§8.2　点对应的图像序列深度及运动参数估计方法 117

§8.3　抗噪声方法和误差分析 122

§9.1　算法描述 128

§9.2　算法的模拟与讨论 133

9.2.2　多元函数极值（变分退化形式）类算法 133

9.2.1　最小二乘解类算法 136

第十章　灰度／深度图像在计算机图像生成中的应用 141

§10.1　计算机图像生成的方法 141

§10.2　快速三维内插原理与算法 148

附录A　3×3正交阵与一秩阵之和的性质定理 150

附录B　3×3实矩阵的可分解性质 152

附录C　对称矩阵扰动与最小特征值及其特征 154

附录D　ε外推算法 155

参考文献Ⅱ 157

结束语 163