图象工程 附册 教学参考及习题解答PDF电子书下载

第1篇（上册） 1

第1章 绪论 1

1．1教学参考 1

1．1．1图象工程文献的作者情况统计 1

1．1．2近6年图象工程文献选取和分类概况 2

1．1．3半调图象 2

1．1．4图象文件格式 3

1．2习题及解答 5

第2章 图象和视觉基础 8

2．1教学参考 8

2．1．1红绿蓝三色与色度图 8

2．1．2从RGB到HSI的转换 9

2．1．3辐射度量学和光度学名词 10

2．1．4亮度和照度 11

2．2习题及解答 11

第3章 图象变换 20

3．1教学参考 20

3．1．1 Gabor变换 20

3．1．2小波变换 20

3．1．3小波包变换 22

3．2习题及解答 23

第4章 图象增强 32

4．1教学参考 32

4．1．1直接灰度变换后的直方图示例 32

4．1．2单映射规则和组映射规则的映射示例 32

4．1．3图象间运算的应用 33

4．1．4中值滤波器 34

4．1．5锐化滤波器效果示例 35

4．1．6色度分量的增强 36

4．2习题及解答 37

第5章 图象恢复和重建 44

5．1教学参考 44

5．1．1灰度插值的实现 44

5．1．2高阶灰度插值 44

5．2习题及解答 45

第6章 图象编码 52

6．1教学参考 52

6．1．1率失真定理 52

6．1．2解码的惟一性和即时性 53

6．1．3香农-法诺编码 54

6．1．4图象数字水印 54

6．2习题及解答 59

第7章 图象分割 71

7．1教学参考 71

7．1．1坎尼算子 71

7．1．2分析直方图凹凸性确定阈值 72

7．1．3基于小波变换的多分辨率阈值选取 73

7．2习题及解答 74

第8章 目标表达和描述 83

8．1教学参考 83

8．1．1积分光密度 83

8．1．2一种建立四叉树的方法 83

8．1．3二叉树 84

8．1．4骨架的比较 85

8．1．5小波轮廓描述符 85

8．1．6八边形区域的形状参数 86

8．2习题及解答 88

附录 98

A 图象代数——数学形态学 98

A．1教学参考 98

A．1．1用位移实现膨胀和腐蚀 98

A．1．2距离变换 99

A．1．3开启和闭合的几何解释 100

A．2习题及解答 101

第2篇（下册） 105

第1章 绪论 105

1．1教学参考 105

1．1．1一个有关图象分析和计算机视觉的综述系列 105

1．1．2计算机视觉技术在体育训练中的应用示例 105

1．2习题及解答 107

第2章 视感觉和视知觉 110

2．1教学参考 110

2．1．1对一些视错觉假说的讨论 110

2．1．2随机点立体图 111

2．2习题及解答 112

第3章 立体成象 115

3．1教学参考 115

3．1．1深度图象和亮度图象的同时采集 115

3．1．2摄象机外部参数的校准 115

3．1．3立体镜旋转采集图象 119

3．1．4显微镜3-D分层成象 120

3．2习题及解答 123

第4章 扩展分析技术 133

4．1教学参考 133

4．1．1 HSI空间中的彩色图象阈值分割 133

4．1．2基于小波变换的有监督纹理分割 134

4．1．3立体图投影 136

4．1．4灰度共生矩阵和纹理描述符 137

4．1．5灰度-梯度共生矩阵和纹理描述符 139

4．2习题及解答 141

第5章 立体视觉 150

5．1教学参考 150

5．1．1深度图象与灰度图象的比较 150

5．1．2基于边缘线段的三目立体匹配 151

5．2习题及解答 152

第6章 三维形状信息恢复 156

6．1教学参考 156

6．1．1摄象机的角运动与照度变化 156

6．1．2视频序列中的全局运动和局部运动 156

6．1．3基于高阶梯度的光流计算 158

6．1．4平面上圆形纹理的形变与面元朝向的关系 159

6．2习题及解答 159

第7章 知识和表达 164

7．1教学参考 164

7．1．1基于知识的建模 164

7．1．2属性超图 165

7．2习题及解答 166

第8章 匹配和理解 170

8．1教学参考 170

8．1．1运动特征匹配 170

8．1．2结构匹配量度 173

8．1．3检索结果的计量准则 174

8．2习题及解答 175

第9章 视觉理论和信息系统 183

9．1教学参考 183

9．1．1从针图恢复深度 183

9．1．2虚拟现实和增强现实 184

9．1．3基于图象的绘制 185

9．2习题及解答 187

附录 190

A 相关技术 190

A．1教学参考 190

A．1．1贝叶斯规则和判决误差 190

A．1．2聚类分割 193

A．1．3用神经网络辨识目标的步骤 194

A．2习题及解答 195

上册常见问题解答 202

参考文献 226