图像工程 中 图像分析 2 IMage analysisPDF电子书下载

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-D 156

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