图像工程（中册）图像分析（第2版）

新书城图书编号：4486

图书ISBN：7302115192

出版时间：2005-9-1

出版社：清华大学出版社

作者：章毓晋编著

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【图书简介】

本册书为《图像工程》的中册，主要介绍图像工程的第二层次——图像分析的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及国际上有关研究的新成果。
本册书主要内容归纳在五大部分中。第一大部分（包含第1，2，3章）介绍图像和图像工程基础，回顾了有关的图像处理技术，并对数字化的图像进行了详细描述，以便为进一步的学习打下基础。第二大部分（包含第4，5，6，7章）讨论图像分析的关键步骤——图像分割，除介绍了基本的图像分割原理和技术外，还对近年常用的典型分割技术及其扩展进行了讲解，另外还对图像分割评价给予了全面的概括。第三大部分（包含第8，9，10章）介绍图像分析的另一组关键工作——对目标的表达、描述和特征测量，其中对测量误差分析给予了详细讨论。第四大部分（包含第11，12，13章）分别介绍对图像目标的一些重要特性，包括纹理特性、形状特性和运动特性的分析技术。第五大部分（包含第14，15章）介绍一类重要的图像分析数学工具——数学形态学方法（包括二值数学形态学和灰度数学形态学）。书中对与图像分析密切相关的体视学原理进行了介绍。书中还提供了大量例题、思考题和练习题，对部分练习题提供了解答。
本书可作为信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统、计算机视觉等学科大学本科和研究生专业基础课教材，也可供信息与通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、测控技术与仪器、机器人自动化、生物医学工程、光学、电子医疗设备研制、遥感、测绘和军事侦察等学科领域的科技工作者参考。

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【图书目录】

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
图像工程(中册)——图像分析（第2版）目录总结和复习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
3.4.43D距离变换65
3.53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并行边界技术75
4.2.1边缘及检测原理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
5.1SUSAN检测算子109
5.1.1USAN原理109
5.1.2SUSAN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从2D推广到3D156
6.3.13D边缘检测156
6.3.23D边界细化161
6.3.33D图像阈值化分割162
6.3.43D主动轮廓165
6.3.53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分割评价准则183
7.3.1分析法准则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基于边界的表达205
8.1.1技术分类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基于变换的表达224
8.3.1技术分类224
8.3.2傅里叶变换表达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
10.34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


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