基础篇第1部分 图像处理 2
1 图像处理的历史 2
1.1 前期历史——20世纪50年代 2
1.2 数字图像处理技术的开端——20世纪60年代 4
1.3 数字图像处理技术发展期——20世纪70年代 6
1.4 普及和多样化的20世纪80年代／重视图像媒体大众化、高科技化的20世纪90年代 12
1.5 结束语——展望21世纪 19
引用文献 20
2 数字图像与处理 23
2.1 图像数字化 23
2.1.1 图像的采样 24
2.1.2 图像分级量化 31
2.1.3 扫描 35
2.2 数字图像的表现 37
2.2.1 坐标系和图像排列 37
2.2.2 通道 38
2.2.3 光栅型图像和向量型图像 40
2.2.4 基于树型结构的数据表现 41
2.3 图像文件格式 44
2.4 画质 46
2.4.1 影响画质的灰度信息 46
2.4.2 影响画质的空间信息 53
2.5 图像的处理 61
2.5.1 图像处理的模型 61
2.5.2 图像识别过程 63
引用文献 71
3 图像模型 72
3.1 概述 72
3.2 图像模型的类型 73
3.2.1 图像模型的分类 73
3.2.2 历史背景 74
3.3 图像模型的概要 76
3.3.1 统计模型 76
3.3.2 结构模型 81
3.4 模型的选择基准 86
3.5 图像模型的应用 87
引用文献 88
4 图像的几何学 90
4.1 图像几何模型 90
4.1.1 中心投影方式的传感器图像 91
4.1.2 非中心投影方式的传感器图像 107
4.2 图像的几何变形 109
4.2.1 传感器结构引起的变形（内部变形） 110
4.2.2 图像投影方式的几何学引起的变形（外部变形） 113
4.2.3 表达图像几何变形的模型 115
4.3 地图投影 119
4.3.1 地球的形状 120
4.3.2 地球上点的位置表示方法 123
4.3.3 地图投影法的分类 125
4.3.4 透视投影法 129
4.3.5 圆锥投影法 135
4.3.6 圆柱投影法 138
引用文献 146
参考文献 146
5 模式识别与神经网络 147
5.1 模式识别 147
5.2 贝叶斯决策理论 148
5.2.1 贝叶斯决策方法 148
5.2.2 正态分布的情况 149
5.3 层状神经网络 150
5.3.1 神经网络的概念 150
5.3.2 多层感知器 152
5.3.3 多层感知器与非线性回归 158
5.3.4 通用性 159
5.3.5 径向基函数网络 162
5.4 支持向量机 162
5.4.1 支持向量机的学习 163
5.4.2 软分类间隔 165
5.4.3 核技术（Kernel trick）法 166
引用文献 167
参考文献 169
6 图像理解与计算机视觉 170
6.1 历史与发展 170
6.2 图像理解系统 171
6.2.1 图像处理中的知识 172
6.2.2 利用对象结构知识的图像理解系统 175
6.2.3 利用图像处理技术有关知识的图像处理专家系统 179
6.2.4 图像理解系统的展望 186
6.3 松弛法与正则化 187
6.3.1 松弛法 188
6.3.2 能量最小化原理和正则化 193
6.3.3 遗传算法在图像处理中的应用 202
6.4 三维信息的解析 206
6.4.1 概述 206
6.4.2 由光学非接触方法获取三维形状信息 206
6.4.3 用于识别的三维形状描述 208
6.4.4 生成形状模型的三维信息处理 214
6.5 运动信息的分析 218
6.5.1 时空图像处理 220
6.5.2 基于视频图像估计三维结构与运动 239
6.5.3 基于身体模型的视频解析 254
6.6 机器人视觉 270
6.6.1 主动视觉系统的构成 271
6.6.2 基本视觉行动的实现 274
6.6.3 视觉行动的应用 276
引用文献 277
7 图像处理与松弛法 288
7.1 松弛法在图像处理中的应用和原理 288
7.2 离散松弛法的基本处理过程 293
7.2.1 离散松弛法 293
7.2.2 加权离散松弛法（模糊松弛法） 300
7.3 概率松弛法（非线性概率松弛法） 301
7.3.1 Rosenfeld概率松弛法 302
7.3.2 Peleg概率松弛法 303
引用文献 303
基础篇第2部分 关联知识 306
1 视觉 306
1.1 视觉生理 306
1.1.1 与神经生理相关的术语 309
1.1.2 视网膜 310
1.1.3 外侧膝状体（从视网膜到大脑皮层的视觉信息流程） 326
1.1.4 大脑皮层 328
1.1.5 小结 337
1.2 视觉心理 337
1.2.1 感觉形式 338
1.2.2 知觉的状态 354
1.2.3 认知的诸要素 361
1.2.4 感性的各要素 363
引用文献 366
2 光与色 375
2.1 作为电磁波的光 375
2.1.1 电磁波与波 375
2.1.2 作为电磁波的光的属性 377
2.2 关于辐射的基本物理量 385
2.2.1 辐射量的定义 385
2.2.2 辐射量的基本性质 389
2.2.3 反射及其相关用语 391
2.3 光的产生 399
2.3.1 热辐射 399
2.3.2 发光 403
2.3.3 激光 404
2.4 关于明亮程度的基本心理物理量 408
2.4.1 作为心理物理量的测光量 408
2.4.2 测光量的定义 410
2.4.3 亮度与明亮程度的关系 413
2.4.4 明度指数与视感反射率的关系 414
2.5 颜色 414
2.5.1 心理物理色与知觉色 414
2.5.2 颜色的表现方式 415
2.6 表色系 416
2.6.1 心理物理色的表色系 416
2.6.2 知觉色的表色系 431
2.6.3 CIE均等色空间 435
2.7 测色与标准光 440
2.7.1 光的颜色 440
2.7.2 色温 441
2.7.3 物体色 442
2.7.4 标准光 444
2.8 色再现 447
2.8.1 基于混色的色再现 448
2.8.2 图像介质间的色再现 452
引用文献 459
3 波动光学 460
3.1 波动的数学表示和基本性质 460
3.1.1 波动的数学表示 460
3.1.2 波动的强度、相位差和光学长度 463
3.1.3 相干 463
3.1.4 散斑 464
3.2 衍射 466
3.2.1 衍射与波传播的基本式 466
3.2.2 菲涅耳衍射及其性质 467
3.2.3 夫琅禾费衍射及其性质 470
3.3 衍射和成像 475
3.3.1 使用透镜的光学成像系统的振幅分布响应 475
3.3.2 光学成像系统的空间频率响应 480
3.3.3 衍射限度 484
3.3.4 超分辨与切趾 487
3.4 特殊的像形成法 505
3.4.1 利用波带片的像形成 505
3.4.2 全息摄影术 508
3.5 合成孔径雷达 514
3.5.1 用于相干波的像形成过程的合成孔径雷达 514
3.5.2 像形成的原理 514
3.5.3 再生处理的原理 521
3.5.4 合成孔径雷达的光学表述 523
3.5.5 合成孔径雷达和全息摄影术 526
3.5.6 合成孔径雷达中的散斑 528
3.5.7 合成孔径雷达图像的噪声 529
引用文献 534
参考文献 535
4 辐射传递理论 536
4.1 辐射传递的理论 536
4.1.1 辐射亮度与辐射通量 539
4.1.2 辐射传递方程式 540
4.1.3 平行平面大气层问题 542
4.2 多重散射的计算方法 543
4.2.1 Doubling and adding法 543
4.2.2 蒙特卡罗法 546
4.3 大气层、地表体系中的辐射传导 549
4.3.1 标准大气层模型 549
4.3.2 地表上的反射 553
4.4 大气层-海洋体系中的辐射传递 554
4.4.1 海水的光学特性 554
4.4.2 海面上辐射的反射及折射 555
4.4.3 静止海面的场合 556
4.4.4 有风速的海面 558
4.5 热红外的辐射理论 559
引用文献 560
5 图像、统计与概率 563
5.1 统计与概率的基础 563
5.1.1 术语定义 563
5.1.2 大数定律与中心极限定理 567
5.1.3 属于正态总体的各种分布 568
5.1.4 其他具有代表性的概率分布 571
5.2 统计估计 573
5.2.1 点估计 573
5.2.2 区间估计 587
5.3 统计检验 589
5.3.1 等方差假设的检验 589
5.3.2 等均值假设的检验 589
5.3.3 关于分布的适应度的检验 591
5.3.4 随机性检验 591
5.3.5 独立性检验 592
5.4 随机过程 592
5.4.1 马尔可夫过程 593
5.4.2 矩函数 594
5.4.3 平稳过程（stationary process） 594
5.4.4 维纳过程 594
5.4.5 泊松过程 595
5.4.6 遍历过程 596
5.5 随机过程的一般化 597
5.5.1 随机场 597
5.5.2 随机场的均值、自相关及自方差 597
5.5.3 功率谱密度 598
5.5.4 马尔可夫随机场 599
5.6 主成分分析 605
5.6.1 主成分分析的概念 605
5.6.2 主成分计算 605
5.6.3 方差协方差矩阵与相关矩阵 606
5.6.4 贡献比及累积贡献比 607
5.6.5 主成分分析的几何学解释 609
5.7 正则分析 610
5.7.1 概念 610
5.7.2 正则变量的计算 611
5.8 重回归分析 613
5.8.1 概念 613
5.8.2 重回归式的计算 613
5.8.3 标准偏回归系数 616
5.8.4 回归平方和与重相关系数 617
引用文献 618
参考文献 619
6 图像线性变换 620
6.1 傅里叶变换与正交变换 620
6.1.1 傅里叶变换 620
6.1.2 各种正交变换 626
6.2 滤波与窗函数 634
6.2.1 滤波 634
6.2.2 窗函数及其频率特性 640
6.3 小波变换 645
6.3.1 连续小波变换 645
6.3.2 正交小波变换 647
6.3.3 双正交小波变换 653
6.3.4 二维小波变换 661
引用文献 664
参考文献 664
7 计算几何学与数学形态学 665
7.1 计算几何学及其应用 665
7.1.1 计算几何学的基本算法 665
7.1.2 计算几何学的应用 684
7.2 基于数学形态学的图像分析 693
7.2.1 形态滤波器 694
7.2.2 形态骨架及其性质 701
7.2.3 基于数学形态学的图形分解 703
7.2.4 模式谱及其性质 705
7.2.5 小结 708
引用文献 708
8 模糊理论和图像处理 711
8.1 模糊集合 712
8.1.1 概念 712
8.1.2 模糊集合的基本运算 714
8.1.3 对于模糊集合的其他运算 718
8.1.4 对于模糊集合的水平集合 719
8.2 模糊关系 720
8.2.1 2元关系 720
8.2.2 模糊关系的运算 721
8.2.3 模糊关系的合成 723
8.2.4 类似关系 724
8.2.5 模糊距离 727
8.2.6 模糊排序（fuzzy ordering） 729
8.3 模糊推理（fuzzy inference） 732
8.3.1 多值逻辑与模糊推理 732
8.3.2 模糊推理 733
8.3.3 较为复杂的推理 736
8.3.4 利用模糊推理的图像处理 737
8.4 模糊统计分类 738
8.4.1 模糊概率 738
8.4.2 模糊熵（fuzzy entropy） 739
8.4.3 模糊贝叶斯判别法 740
8.5 模糊聚类 741
8.5.1 c-means法 741
8.5.2 模糊c-means法 741
8.6 模糊测度和Dempster-Shafer理论 743
8.6.1 置信测度和plausibility测度 744
8.6.2 基本概率分配 745
8.6.3 Dempster结合规则 746
8.6.4 Dempster-Shafer理论向模糊集合的扩展 748
8.6.5 集合关系中的Dempster-Shafer理论 749
8.6.6 概率测度 751
8.6.7 可能性测度及必然性测度 751
8.6.8 可能性／概率调和原理 755
8.6.9 次正规模糊测度 756
8.6.10 模糊测度在图像处理中的应用 757
8.7 模糊理论在图像处理中的应用 758
8.7.1 概述 758
8.7.2 应用实例 759
8.8 模糊系统和神经网络的结合 763
引用文献 765
参考文献 767
应用篇第1部分 投影 770
1 图像重建 770
1.1 计算机层析成像 770
1.1.1 计算机层析成像的原理 770
1.1.2 投影测量法 772
1.1.3 重建处理 774
1.1.4 三维重建和显示 783
1.2 SAR图像重建 789
1.2.1 重建处理的分类 789
1.2.2 SAR原始数据 790
1.2.3 距离多普勒法 796
1.2.4 其他的SAR图像重建法 813
1.2.5 基于SAR观测模式的处理方法的差异 818
引用文献 818
参考文献 821
2 图像恢复 822
2.1 图像劣化模型 823
2.2 恢复问题所需要的事前信息 826
2.3 不适定问题与正则化 827
2.4 混淆现象 828
2.5 恢复问题的统一处理 830
2.6 恢复问题与希尔伯特空间 832
2.7 线性恢复滤波器 833
2.7.1 摩尔-彭罗斯一般逆矩阵 833
2.7.2 矩阵的满秩分解 834
2.7.3 逆矩阵的辅助定理 835
2.7.4 维纳滤波器 835
2.7.5 一般逆滤波器 838
2.7.6 约束最小二乘滤波器 840
2.7.7 参数维纳滤波器 841
2.7.8 古典恢复滤波器的问题点与评价基准应该具备的条件 841
2.7.9 投影滤波器 843
2.7.10 部分投影滤波器 846
2.7.11 参数投影滤波器 848
2.7.12 参数局部投影滤波器 849
2.7.13 小结 850
2.8 超分辨 851
2.9 非线性恢复滤波器 854
引用文献 856
参考文献 857
3 校正 858
3.1 几何校正 858
3.1.1 图像的几何校正 858
3.1.2 基于中心投影方式传感器的图像几何校正 870
3.1.3 斜距图像的几何校正 881
3.2 辐射量校正 883
3.2.1 传感器的校正 884
3.2.2 可视和近红外区域的大气校正 896
3.2.3 红外域的大气校正 914
3.3 马赛克 926
3.3.1 系统性灰度校正 927
3.3.2 位置对应及坐标系的统一 928
3.3.3 灰度校正（颜色校正） 929
3.3.4 探索结合点 930
3.3.5 结合点周围的平滑 932
引用文献 934
参考文献 938
4 灰度和颜色信息的变换 939
4.1 对比度变换 939
4.1.1 使用函数的变换 939
4.1.2 统计变换（statistical con-version） 942
4.1.3 直方图变换 943
4.1.4 查找表 948
4.2 颜色空间的变换 949
4.2.1 伪彩色表示 949
4.2.2 假彩色合成 951
4.2.3 HSI变换及其逆变换 951
4.3 图像间运算 960
4.3.1 通道间运算 961
4.3.2 时间系列图像间运算 961
4.4 图像的疑似灰度表示 961
4.4.1 灰度图案法 962
4.4.2 抖动法 963
4.4.3 像素分配法 967
4.5 限色表示算法 970
4.5.1 均匀量化法 972
4.5.2 细分量化法 972
4.5.3 最接近色搜索法 974
引用文献 975
参考文献 976
5 空间信息的变换 977
5.1 平滑化 977
5.1.1 局部操作处理 977
5.1.2 使用松弛法的平滑化 983
5.1.3 基于在频域内处理的平滑化 986
5.2 鲜明化 986
5.2.1 使用局部算子的处理 986
5.2.2 基于在频域内处理的锐化 987
5.3 边缘和线的提取 987
5.3.1 边缘要素的提取 987
5.3.2 线要素的提取 1002
5.3.3 边缘及线要素的结合 1011
5.4 纹理特征的提取 1013
5.4.1 统计特征的提取 1013
5.4.2 基于局部几何学特征的分析 1018
5.4.3 基于模板匹配的分析 1019
5.4.4 规则纹理的结构分析 1021
5.4.5 基于不规则碎片形维的分析 1022
引用文献 1030
6 几何学信息的变换 1036
6.1 几何变换 1036
6.1.1 二维几何变换 1036
6.1.2 三维几何变换 1053
6.2 三维测量 1062
6.2.1 使用图像处理技术的三维测量法 1062
6.2.2 利用中心投影方式进行传感器图像的三维测量 1068
6.2.3 利用斜距图像的三维测量 1083
6.2.4 波纹地形法 1085
6.3 补间和内插 1088
6.3.1 一维数据的补间 1088
6.3.2 图像数据的内插 1097
6.4 曲线和曲面的表现 1108
6.4.1 等高线、随机、格子变换 1108
6.4.2 曲线和曲面的表现 1132
引用文献 1159
7 图像的数据压缩 1161
7.1 图像数据压缩的概念和图像编码方法的分类 1161
7.1.1 图像数据压缩的概念 1161
7.1.2 图像编码方法的分类 1163
7.1.3 针对有损编码的量化方法 1167
7.1.4 符号表示 1168
7.2 图像编码模型 1172
7.2.1 2值图像编码模型 1173
7.2.2 多值与自然图像编码模型 1178
7.2.3 运动图像编码模型 1206
7.3 熵编码法 1209
7.3.1 霍夫曼编码 1209
7.3.2 Golomb编码 1211
7.3.3 算术编码 1213
7.4 图像编码的国际标准方式 1215
7.4.1 静止图像编码的国际标准方式 1215
7.4.2 2值图像编码的国际标准方式 1218
7.4.3 运动图像编码的国际标准方式 1219
引用文献 1222
8 2值图像处理 1227
8.1 阈值决定法及2值化 1227
8.1.1 阈值处理 1227
8.1.2 阈值自动决定法 1228
8.1.3 动态阈值处理 1229
8.2 几何学性质 1230
8.2.1 连接性 1230
8.2.2 距离 1232
8.3 2值图像的操作 1232
8.3.1 区域标记 1232
8.3.2 膨胀和腐蚀 1234
8.3.3 距离变换 1234
8.3.4 细线化 1236
8.3.5 境界线的追踪 1238
8.3.6 形状特征的测量方法 1239
8.3.7 2值图像中的内外判定 1241
8.4 2值图像的编码 1243
8.4.1 游程长度编码 1243
8.4.2 阶层表示 1244
8.4.3 链编码 1245
8.5 线图形的矢量化 1245
8.5.1 简单方法 1246
8.5.2 圆锥交叉法 1247
引用文献 1248
应用篇第2部分 识别 1250
1 分类 1250
1.1 分类的处理过程及其设计 1250
1.1.1 处理内容的设定、调整（分类系统的设计）概述 1252
1.1.2 分类的处理过程（分类系统）的概述 1257
1.1.3 分类系统的实例 1259
1.1.4 主要符号的定义 1262
1.2 训练数据的抽取 1263
1.2.1 教师指导的学习 1263
1.2.2 无教师指导的学习 1264
1.2.3 层次聚类（融合法） 1265
1.2.4 非层次聚类（再配置法） 1269
1.2.5 层次模式法 1272
1.2.6 直方图模式法 1272
1.3 相似性 1274
1.3.1 引言 1274
1.3.2 距离测度 1275
1.3.3 类之间的距离 1278
1.3.4 光谱距离测度（spectral distance measure） 1282
1.3.5 离散对象之间的距离 1283
1.4 特征选择 1284
1.5 识别法 1286
1.5.1 最大似然法 1286
1.5.2 最短距离法 1289
1.5.3 k近邻法 1291
1.5.4 多层切片 1291
1.5.5 决策树法 1293
1.5.6 使用松弛法的识别 1294
1.5.7 使用神经网络的识别 1301
1.5.8 分层识别法 1311
1.6 分类结果的后处理 1313
1.6.1 分类结果的平滑处理 1313
1.6.2 分类类和范畴的对应 1315
1.7 分类精度评价 1319
1.7.1 测试区域 1319
1.7.2 分类效率表 1319
1.7.3 分类精度的实验估计 1323
引用文献 1326
参考文献 1328
2 区域分割 1330
2.1 综合法 1330
2.1.1 单纯区域扩充法 1330
2.1.2 反复型区域扩充法 1331
2.1.3 统计假设检验法 1331
2.1.4 Brice和Fennema的启发法 1331
2.2 分离归并法 1332
2.3 像素结合法 1333
2.3.1 基于横矢的相对相似性区域分割 1333
2.4 特征空间中分组化的区域分割 1334
2.4.1 Oglander等人的递归阈值处理 1334
2.4.2 小区域的分类化 1334
2.5 使用松弛法的区域分割 1335
2.5.1 概率松弛法的区域分割 1337
2.5.2 梯度松弛法的区域分割 1342
引用文献 1345
3 匹配 1346
3.1 模板匹配 1346
3.1.1 相关系数的方法 1347
3.1.2 SSDA法 1348
3.1.3 最小二乘匹配 1349
3.1.4 从粗到细处理方法 1353
3.2 结构匹配 1356
3.2.1 分支点主导型方法 1357
3.2.2 线段主导型方法 1358
3.3 使用松弛法的匹配 1359
3.3.1 点模式匹配 1360
3.3.2 线模式匹配 1365
3.3.3 形状匹配 1370
3.4 依据迭代运算的图形分离 1380
3.4.1 算法 1380
3.4.2 实例 1385
3.4.3 和其他方法的比较 1386
3.5 不变量 1387
3.5.1 灰度调节操作（线性变换）下的不变量 1387
3.5.2 几何操作（平行移动、相似扩大或缩小、旋转）下的不变量 1388
引用文献 1391
应用篇第3部分 专题 1396
1 图像的特殊效果 1396
1.1 计算机图形表示的特殊效果 1396
1.2 基于灰度信息变换的特殊效果 1397
1.2.1 高对比度效果 1397
1.2.2 底片效果 1398
1.2.3 2值化 1398
1.2.4 海报化效果 1398
1.2.5 负感作用效果 1399
1.2.6 图像合成 1400
1.3 基于空间信息变换的特殊效果 1403
1.3.1 模糊效果 1403
1.3.2 马赛克效果 1405
1.3.3 浮雕效果 1405
1.3.4 纹理效果 1408
1.3.5 绘画效果 1409
1.3.6 去阶梯效应 1409
1.4 基于几何学信息变换的特殊效果 1410
1.4.1 利用函数的变形 1411
1.4.2 扭曲 1412
1.5 复合的特殊效果 1412
1.5.1 渐变 1412
参考文献 1413
2 图形绘制 1414
2.1 总体流程 1414
2.2 坐标变换 1415
2.2.1 平移 1416
2.2.2 缩放及反转 1416
2.2.3 剪切 1417
2.2.4 旋转 1417
2.3 射影变换 1420
2.4 裁剪 1421
2.4.1 多角形的裁剪 1421
2.4.2 线段的裁剪 1425
2.5 扫描转换 1426
2.5.1 线段的描绘 1426
2.5.2 圆的描绘 1427
2.5.3 多角形的描绘 1430
2.6 隐面消除 1433
2.6.1 面的法线 1433
2.6.2 Z排序法 1434
2.6.3 Z缓存法 1437
2.6.4 光线追踪法 1437
2.7 描影法 1439
2.7.1 Utah近似 1439
2.8 纹理映射 1441
引用文献 1443
参考文献 1443
3 序列图像处理 1444
3.1 图像序列的结构 1444
3.2 图像序列的分割处理 1445
3.2.1 剪辑点检测 1445
3.2.2 效果点检测 1447
3.3 图像序列的分类处理 1448
3.3.1 摄影技法的分类 1448
3.3.2 被摄物体的分类 1450
3.3.3 场景的分类 1452
3.4 视觉化处理 1453
3.4.1 剪辑点信息的利用 1453
3.4.2 摄影技法信息的利用 1454
3.4.3 被摄物体信息的利用 1454
引用文献 1455
4 文档图像解析 1458
4.1 文档图像解析概要 1458
4.2 倾斜校正 1459
4.2.1 基于投影法的倾斜校正 1460
4.2.2 利用表示连接成分的邻接关系图方法 1462
4.2.3 图或照片区域、多段文档的对应处理 1462
4.3 版面解析 1463
4.3.1 版面结构 1463
4.3.2 方法的分类 1465
4.3.3 块提取及文字列区域提取 1465
4.3.4 文字区域提取 1472
4.3.5 灰度图像和彩色图像的解析 1473
4.4 文字识别和单词处理 1475
4.4.1 文字识别过程 1475
4.4.2 文字识别方法的分类 1475
4.4.3 基于文字识别的回归文字分割 1476
4.4.4 单词处理 1476
4.5 逻辑结构解析 1477
4.5.1 文档的逻辑结构 1478
4.5.2 方法的分类 1478
4.5.3 逻辑结构的解析方法 1479
4.6 文档图像数据库与检索 1484
引用文献 1485
5 三维图像处理 1488
5.1 三维图像及其处理 1488
5.1.1 三维数据图像 1488
5.1.2 断面和投影 1489
5.1.3 三维图像及其处理例 1490
5.1.4 3D图像处理普及的主要因素 1492
5.2 3D图像处理的算法 1492
5.2.1 维数扩张性的分类 1492
5.2.2 邻域、连接性和距离 1493
5.2.3 主要方法的维数扩张性 1495
5.3 2值图像处理（基本概念和局部特征） 1497
5.3.1 2值图像 1497
5.3.2 连接成分和贴标签 1497
5.3.3 拓扑特征量 1499
5.3.4 局部模型 1502
5.3.5 像素状态的分类 1504
5.3.6 局部特征量的计算方法 1505
5.3.7 欧拉数的计算方法 1508
5.3.8 可消去性的判定 1510
5.3.9 路径和距离变换 1511
5.3.10 边界面（轮廓面） 1512
5.4 2值图像处理（实际算法） 1513
5.4.1 图形收缩 1513
5.4.2 薄面化和细线化 1514
5.4.3 距离变换和逆变换 1518
5.4.4 边界像素的提取 1528
5.5 灰度图像的局部处理 1529
5.5.1 局部处理 1529
5.5.2 平滑化滤波 1530
5.5.3 差分型滤波 1530
5.5.4 局部曲面的镶嵌 1532
5.5.5 形态学滤波 1533
5.5.6 四维曲面的微分特征 1533
5.5.7 区域扩张 1536
5.5.8 灰度图像的面和线的结构提取 1537
引用文献 1539
参考文献 1541
后记 1543
索引 1545