目录 1
第一章 导论 A．罗森费尔德 1
参考文献 5
第二章 遥感器图像自动处理 R．M．哈拉利克 6
2.1 遥感 6
2.2 图像处理问题 12
2.3 预处理问题 14
2.3.1 灰度规格化 14
2.3.2 图像的配准、叠合和矫正 19
2.4 图像模式的识别 24
2.4.1 类型和训练数据选择 24
2.4.2 判定规则的确定 26
2.4.3 特征选择 38
2.4.4 判定规则误差的估计 45
2.4.5 聚合法 47
2.5 图像纹理 50
2.5.1 光学处理法与纹理 55
2.5.2 纹理与边缘 56
2.5.3 数字变换方法与纹理 57
2.5.4 空间灰度相依性 58
2.5.5 一种纹理的变换 60
2.6 近实时硬件处理 63
2.7 软件处理 66
2.7.1 多重图像格式 67
2.7.3 面向用户的命令和库程序 68
2.7.2 检查图像数据的A/D转换 68
2.8 结论 70
参考文献 70
第三章 射线底片图像分析 77
C．A．哈洛 S．J．德怀尔 G．洛德威克 77
3.1 底片图像库的研制 80
3.2 系统硬件 84
3.3 图像分析 90
3.3.1 模式识别 92
3.3.2 预处理 96
3.3.3 组织结构 99
3.3.4 图像分割 104
3.4 应用 113
3.4.1 放射医学 114
3 4.2 骨科疾病 120
3.4.3 肺 133
3.4.4 心脏病 137
3.4.5 风湿性心脏病 138
3.4.6 先天性心脏病 143
3.4.7 结论与总结 175
附录 射线底片图像分析的其它研究机构 175
参考文献 177
第四章 高能物理学中的图像处理技术 180
R．L．麦基尔韦恩，Jr． 180
4.1 高能物理学中图像处理的任务 181
4.1.1 检测装置 185
4.1.2 运动学及测量过程 191
4.1.3 观测操作中的任务 196
4.2 胶片测试设备的演变 199
4.2.1 机械功能的自动化 200
4.2.2 精密测量的自动化 204
4.2.3 数据的选取及存储 221
4.3 自动机的程序设计 222
4.3.1 径迹的探测步骤 222
4.3.2 顶点和第二径迹的探索 231
4.3.3 径迹的确认与匹配 234
4.4 未来展望与问题 240
4.4.1 光学检测器的改进 241
4.4.2 辅助探测器的使用 244
4.5 指导性文献 246
参考文献 248
第五章 细胞学中的数字图像分析 250
K．普雷斯顿，Jr． 250
5.1 引言 250
5.2 细胞学的自动化历程 254
5.2.1 20世纪50年代的发展 256
5.2.2 20世纪60年代的发展 259
5 2.3 最近的发展 264
5.2.4 一个重要的遗漏 267
5.3 试样的备制 272
5.3.1 血液学试样的自动化备制 273
5.3.2 染色体分析中的试样备制 277
5.3.3 颈部涂片试样的自动化备制 281
5.3.4 与细胞学图像分析有关的其他试样的备制技术 282
5.4 扫描器与扫描机构 283
5.4.1 扫描器类型与照射光源 284
5.4.2 预处理与数字化 289
5.5 细胞学中图像的自动化识别 300
5.5.1 光密度直方图 303
5.5.2 体视学 305
5.5.3 计数与大小的测量 307
5.5.4 边界与轮廓——图像分段法 308
5.5.5 形状分析 312
5.5.6 纹理分析 317
5.5.7 空间频率分析 318
5.5.8 小结 321
5.5.9 识别、分类的方法 326
5.5.10 仪器 328
5.6 到目前为止的结果——发展概况 330
5.6.1 血液涂片的分析 330
5.6.2 染色体的分析 336
5.6.3 颈部涂片的分析 341
5.7 未来的发展趋势与展望 342
5.7.1 物理上对细胞学中图像处理速度的限制 344
5.7.2 标准与合法化 346
参考文献 350
第六章 字符识别领域中的图像分析 362
J．R．厄尔曼 362
6.1 引言 363
6.2.1 扫描器 365
6.2 字符识别用的硬件 365
6.2.2 字符识别中专用硬件的采用 367
6.3 二元化 368
6.3.1 二元化的必要性 368
6.3.2 枝宽的测定 369
6.3.3 对比度确定法 370
6.3.4 固定的局部对比度的要求 370
6.4 平滑 371
6 5.1 按测量规格化 372
6.5 分段与规格化 372
6.5.2 按识别规格化及分段 373
6.5.3 按测量分段 375
6.6 相关识别 378
6.6.1 引言 378
6.6.2 实施 380
6.7 布尔识别技术 382
6.7.1 引言 382
6.7 2 匹配计数法 384
6.7.3 特征探测的逻辑表示 385
6.7.4 微程序设计的实现 387
6.7.5 相联结构 391
6.7.6 逻辑两分法图 393
6.8 畸变字符的识别 396
6.8.1 畸变问题 396
6.8.2 字符的布局技术 396
6.8.3 利用枝结和枝端的识别技术 398
6.8.4 利用枝环和枝端的识别技术 400
6.8.5 利用边缘曲率的识别技术 403
6.8.6 轮廓线跟踪 405
6.9 条状分类技术 407
6.9.1 每条一行或一列 408
6.9.2 每条两行或两列 409
6.9.3 每条三、四行（或列） 411
6.10 分类技术的组合 413
6.11 结束语 413
参考文献 415