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目录 1

第一部分图象处理的基本概念和技术 1

第一章 导论 3

1-1 图象分析的昨天、今天和明天 4

1-2 问题的定义和表述 6

1-2-1 从认知学开始 6

1-2-2 图象信息的表示方式 7

1-2-3 图象分析之一例 9

1-2-4本书目的和内容安排 12

1-3-1 图象处理系统的硬件组成 14

1-3 图象处理系统组成 14

1-3-2 图象处理系统的软件组成 17

1-4图象的数字化 19

1-4-1 图象的抽样 19

1-4-2 图象灰度的量化 22

1-4-3 数字图象的卷积运算 23

1-5 图象的统计模型 24

1-5-1 随机场 24

1-5-2 马尔柯夫场模型 26

1-6图象变换 27

1-6-1 K-L变换 28

1-6-2富氏变换 31

1-6-3离散cosine变换 33

1-6-4 Hadamard变换 35

1-7 数字图象数据在计算机中的表示和存储 36

1-8离散几何中的几个概念 38

参考文献 44

第二章 图象的增强和恢复技术概论 46

2-1 图象增强的直方图变换方法 46

2-2 图象的伪彩色增强 49

2-2-1 色度学基础 49

2-2-2孟塞尔颜色系统 52

2-2-3 HSV色彩模型及人机交互调色 54

2-2-4 伪彩色增强 58

2-3 图象数据的滤波运算 59

2-3-1 空间域卷积法 59

2-3-2 空间频率域滤波法 62

2-4图象恢复 62

2-4-1 图象变模糊的一般化模型 64

2-4-2 图象恢复的基本方法 66

2-4-3 点展函数的确定 68

2-5 几何纠正 70

参考文献 75

3-1边缘增强算子 79

第三章轮廓抽取 79

第二部分图象中物体的检出 79

3-2边缘拟合 82

3-2-1 灰度阶跃边缘的拟合 84

3-2-2 基于斜面模型的边缘检测 86

3-3边缘搜索 92

3-3-1 启发式图搜索的基本概念 93

3-3-2 应用启发式搜索作物体边界跟踪 97

3-3-3 关于路径的评价函数 100

3-4 松弛法及其在轮廓抽取中的应用 101

3-4-1 松弛法的基本概念 101

3-4-2 松弛法应用举例 103

参考文献 110

第四章 图象分割 112

4-1 图象分割的定义 112

4-2取阈值法 114

4-3 区域生长法 116

4-3-1 使用平均灰度的均匀测度度量 117

4-3-2金字塔数据结构 118

4-3-3 分—合图象分割算法 120

4-4基于统计模式识别的图象分割 126

4-4-1 统计模式识别的基本概念 127

4-4-2 判别函数方法 128

4-4-3 贝叶斯分类器 131

4-4-4集群分类方法 134

4-4-5 使用分类方法的彩色图象分色 136

参考文献 141

第五章模板匹配 142

5-1 相似度量 143

5-1-1 相关系数 143

5-1-2不变矩 143

5-1-3 序列相似度测试 146

5-2分层搜索 147

5-3-1 Hough变换 149

5-3 Hough换及其推广 149

5-3-2推广的Hough变换 152

参考文献 155

第三部分图象物体的特征分析及描述 158

第六章纹理分析 158

6-1 富氏变换纹理分析 160

6-2余弦变换特征抽取方法 163

6-3纹理能量法 170

6-3-1 单位面积内的灰度变化总量 171

6-3-2纹理的匹配滤波法 171

6-3-3 图象灰度梯度方向矩阵 173

6-4共发矩阵法 174

6-5纹理分析的应用 180

参考文献 187

第七章结构分析 188

7-1 区域和边界图象的转换 190

7-1-1 投影 190

7-1-2边界跟踪 191

7-1-3填充算法 192

7-1-4 区域标号算法 198

7-2 曲线和边界的变换域描述 199

7-2-1 富氏级数描述子 199

7-2-2另一种富氏变换描述 202

7-2-3 B样条及其在结构分析中的应用 204

7-3 曲线和边界的空间域描述 210

7-3-1 链码 211

7-3-2 多边形近似 214

7-4 区域形状的数字度量 219

7-5 图象代数及其在区域结构分析中的应用 223

7-5-1 欧氏空间中的图象代数基础 224

7-5-2 凸二值图象及其代数运算 234

7-5-3凸壳 236

7-5-4 物体骨架的图象代数求解法 242

7-5-5 小结 246

7-6句法模式识别方法概论 247

7-6-1 形式语言的基本概念 248

7-6-2 高维语法 252

7-6-3句法分析 255

7-6-4 模式识别中的自动机 261

参考文献 271

第八章景物分析 272

8--1 语义网络的景物描述 273

8-2 语义网络的应用举例 279

8-2-1 属性超图 280

8-2-2位置网络 282

8-3 图匹配及其应用 285

8-3-1 子图匹配 286

8-3-2 非精确匹配 289

8-3-3属性图匹配 293

8-4视觉理论与计算机视觉 295

8-4-1 视觉的计算理论 296

8-4-2 质地子理论和拓扑检测理论 301

参考文献 305

第四部分 图象的存储与管理 309

第九章 图象数据库系统的基本概念 309

9-1 引言 309

9-1-1 通用数据库管理系统 310

9-1-2 图象数据库管理系统 312

9-2 数据文件的组织 318

9-2-1 流水文件 319

9-2-2顺序文件 319

9-2-3 Hash文件 322

9-2-4索引文件 323

9-2-5部分匹配检索 324

9-3数据模型 327

9-3-1 格式化模型 327

9-3-2 关系模型定义 328

9-3-3 关系代数 332

9-3-4关系演算 338

9-3-5 关系数据库的数据操作语言 341

参考文献 344

第十章图象数据库系统IMDAT 349

10-1 IMDAT的系统结构 350

10-1-1 RMS文件系统简介 352

10-1-2数据的存储与组织 353

10-1-3过程管理 355

10-2 IMDAT的模式定义 355

10-2-1 关系、属性、域、键 355

10-2-2 关系运算 357

10-2-3模式的定义 357

10-2-4传递性定义 358

10-3 IMDAT的查询语言QPT的设计 359

10-3-1 查询语言QPT 360

10-3-2 QPT的实现 363

10-4 QPT的查询优化 364

10-4-1 关系代数表达式的等价代换 365

10-4-2 基于查询图匹配的多元查询方法 367

10-5 IMDAT中的相似检索 374

10-6 IMDAT的人机交互接口和应用 375

第十一章 以物体为中心的图象数据库系统 382

11-1-1 空间物体的几何性质 384

11-1 空间物体的关系描述和检索 384

11-1-2 二值图象中物体的描述 385

11-1-3 基于关系描述的物体检索 387

11-2 二值图象中物体的编码和物理存储 389

11-2-1 矢量型数据形式 389

11-2-2 区域型物体的四分树编码表示 390

11-2-3 区域物体的简化二分树表示 392

11-2-4 以物体为中心的行程编码 399

11-3 知识化图象信息系统 401

11-4给关系模式嵌入语义 405

11-5可视检索 409

参考文献 415