第0章 引言 1
0.1 图像技术 1
0.1.1 图像工程 2
0.1.2 图像技术分类 3
0.2 本书特点 4
0.2.1 写作动机 4
0.2.2 选材内容 5
0.2.3 结构安排 6
第1章 噪声消除 7
1.1 噪声类型和特性 7
1.1.1 噪声类型 7
1.1.2 噪声特性描述 9
1.2 图像增强消噪 11
1.2.1 空域噪声滤波器 11
1.2.2 频域周期噪声滤波器 15
1.3 图像恢复消噪 18
1.3.1 图像退化模型 18
1.3.2 逆滤波 19
1.3.3 维纳滤波 20
1.4 选择性滤波器 22
1.5 近期文献分类总结 23
第2章 图像修补 28
2.1 图像修补概述 28
2.1.1 图像修补辨析 29
2.1.2 图像修补原理 30
2.1.3 面向小尺寸修补的图像修复 31
2.1.4 面向大尺寸修补的区域填充 33
2.2 结合稀疏表达的算法 35
2.2.1 稀疏表达的原理 35
2.2.2 稀疏表达的基本算法 36
2.2.3 稀疏表达算法的改进 38
2.3 加权稀疏非负矩阵分解算法 40
2.4 上下文驱动的混合方法 44
2.5 近期文献分类总结 46
第3章 数字水印 50
3.1 水印概述 51
3.1.1 水印的嵌入和检测 51
3.1.2 水印特性 52
3.1.3 水印分类 54
3.2 DCT域水印 56
3.2.1 特点和原理 56
3.2.2 无意义水印算法 57
3.2.3 有意义水印算法 59
3.3 DWT域水印 63
3.3.1 特点和流程 63
3.3.2 人眼视觉特性 63
3.3.3 小波水印算法 65
3.4 近期文献分类总结 68
第4章 超分辨率 71
4.1 图像超分辨率原理 71
4.1.1 基本模型和技术分类 71
4.1.2 基于单幅图像的超分辨率复原 74
4.1.3 基于多幅图像的超分辨率重建 75
4.2 基于学习的超分辨率技术 78
4.2.1 常规流程 78
4.2.2 基于示例的单帧超分辨率 78
4.2.3 基于示例的多帧超分辨率 81
4.2.4 结合全变分正则化方法 82
4.2.5 基于学习的方法 83
4.3 基于局部约束线性编码的重建 85
4.3.1 基于稀疏表示的重建算法 85
4.3.2 局部约束线性编码 86
4.3.3 基于局部约束线性编码的重建 86
4.3.4 对多帧图像的超分辨率重建 88
4.4 近期文献分类总结 89
第5章 图像分割 93
5.1 图像分割基础 93
5.1.1 图像分割定义 93
5.1.2 图像分割算法分类 94
5.1.3 并行边界类算法 94
5.1.4 串行边界类算法 96
5.1.5 并行区域类算法 98
5.1.6 串行区域类算法 101
5.2 彩色图像分割 102
5.2.1 彩色图像分割概况 102
5.2.2 彩色图像的序列分割 105
5.3 医学图像分割 106
5.3.1 医学图像分割算法概述 106
5.3.2 交互式水平集胸主动脉图像分割 108
5.4 近期文献分类总结 110
第6章 人脸识别 116
6.1 人脸识别原理 116
6.1.1 研究和应用概况 116
6.1.2 人脸识别流程 117
6.1.3 人脸识别影响因素 119
6.2 子空间方法 121
6.3 基于豪斯多夫距离和对称性度量的人脸定位 124
6.4 面向类依赖特征分析的相关滤波器设计 128
6.5 基于鉴别投影嵌入的有监督线性降维 130
6.6 基于边缘本征矢量加权的人脸识别 132
6.7 近期文献分类总结 133
第7章 表情分类 139
7.1 表情分类原理 139
7.1.1 表情类别 139
7.1.2 表情分类流程 141
7.1.3 表情特征提取 141
7.1.4 表情分类方法 145
7.1.5 表情分类系统性能 146
7.2 脸部器官检测 148
7.2.1 眼睛定位 148
7.2.2 眼睛跟踪 149
7.2.3 嘴唇检测和跟踪 151
7.3 借助盖伯变换的表情特征提取 153
7.4 向量输入多类输出表情分类 155
7.5 近期文献分类总结 158
第8章 图像融合 161
8.1 图像融合原理 161
8.1.1 图像融合的主要步骤 162
8.1.2 图像融合的3个层次 163
8.1.3 像素级融合示例 164
8.1.4 图像融合效果评价 167
8.2 像素级融合 169
8.2.1 基本融合方法 170
8.2.2 融合方法的改进 171
8.2.3 融合方法的结合 172
8.3 双能透射和康普顿背散射融合 175
8.3.1 成像技术的互补性分析 175
8.3.2 互补融合 176
8.4 近期文献分类总结 177
第9章 图像检索 185
9.1 图像检索原理 185
9.2 基于视觉特征的图像检索 189
9.2.1 颜色特征 189
9.2.2 纹理特征 191
9.2.3 形状特征 192
9.2.4 空间关系特征 193
9.2.5 运动特征 195
9.3 基于分层匹配跟踪的检索 198
9.3.1 基于分层匹配跟踪的检索框图 198
9.3.2 单层图像特征提取 199
9.3.3 多层特征提取和图像检索 200
9.3.4 结合颜色直方图 201
9.4 近期文献分类总结 202
第10章 时空理解 207
10.1 时空理解概述 207
10.1.1 五个层次 207
10.1.2 时空兴趣点 208
10.1.3 动态轨迹学习和分析 210
10.1.4 动作分类和识别 211
10.1.5 活动和行为建模 213
10.2 基于均移的运动目标跟踪 214
10.2.1 均移算法 214
10.2.2 尺度非各向同性的均移算法 216
10.2.3 均移算法结合粒子滤波器 217
10.3 移动阴影检测 218
10.4 结合姿态和上下文的动作分类 223
10.5 近期文献分类总结 225
参考文献 230
索引 237