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