图像处理分析与机器视觉_图像处理分析与机器视觉pdf - CSDN
  • ` 智商的考验,一切从此开始升华。 要领悟到什么程度,才能实现质的飞跃? 这个寒假一定要把基础吃透, 并在** 三维重构 **方向上找到发力点。 一切从第一篇博客开始,加油!...目标是到2021年1月1日实现SCI的发表, ...

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    智商的考验,一切从此开始升华。
    要领悟到什么程度,才能实现的飞跃?
    这个寒假一定要把基础吃透,
    并在**

    三维重构

    **方向上找到发力点。
    一切从第一篇博客开始,加油!
    目标是到2021年1月1日实现SCI的发表,
    希望不要辜负那残留的进取心和智商!
    临江轩de博客

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    cout<<"you will be success:";
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    1 2
    3 4

    第1章 引言 1
    1.1 动机 1
    1.2 计算机视觉为什么是困难的 2
    1.3 图像表达与图像分析的任务 4
    1.4 总结 7
    1.5 习题 7
    1.6 参考文献 8
    第2章 图像及其表达与性质 9
    2.1 图像表达若干概念 9
    2.2 图像数字化 11
    2.2.1 采样 11
    2.2.2 量化 12
    2.3 数字图像性质 13
    2.3.1 数字图像的度量和拓扑性质 13
    2.3.2 直方图 17
    2.3.3 熵 18
    2.3.4 图像的视觉感知 18
    2.3.5 图像品质 20
    2.3.6 图像中的噪声 21
    2.4 彩色图像 22
    2.4.1 色彩物理学 22
    2.4.2 人所感知的色彩 23
    2.4.3 彩色空间 26
    2.4.4 调色板图像 28
    2.4.5 颜色恒常性 28
    2.5 摄像机概述 29
    2.5.1 光敏传感器 29
    2.5.2 黑白摄像机 30
    2.5.3 彩色摄像机 32
    2.6 总结 32
    2.7 习题 33
    2.8 参考文献 35
    第3章 图像及其数学与物理背景 37
    3.1 概述 37
    3.1.1 线性 37
    3.1.2 狄拉克(Dirac)分布和卷积 37
    3.2 积分线性变换 38
    3.2.1 作为线性系统的图像 39
    3.2.2 积分线性变换引言 39
    3.2.3 1D傅里叶变换 39
    3.2.4 2D傅里叶变换 43
    3.2.5 采样与香农约束 45
    3.2.6 离散余弦变换 47
    3.2.7 小波变换 48
    3.2.8 本征分析 52
    3.2.9 奇异值分解 53
    3.2.10 主分量分析 54
    3.2.11 Radon变换 56
    3.2.12 其他正交图像变换 56
    3.3 作为随机过程的图像 57
    3.4 图像形成物理 59
    3.4.1 作为辐射测量的图像 59
    3.4.2 图像获取与几何光学 60
    3.4.3 镜头像差和径向畸变 63
    3.4.4 从辐射学角度看图像获取 65
    3.4.5 表面反射 67
    3.5 总结 69
    3.6 习题 70
    3.7 参考文献 71
    第4章 图像分析的数据结构 73
    4.1 图像数据表示的层次 73
    4.2 传统图像数据结构 74
    4.2.1 矩阵 74
    4.2.2 链 76
    4.2.3 拓扑数据结构 76
    4.2.4 关系结构 77
    4.3 分层数据结构 78
    4.3.1 金字塔 78
    4.3.2 四叉树 79
    4.3.3 其他金字塔结构 80
    4.4 总结 81
    4.5 习题 82
    4.6 参考文献 83
    第5章 图像预处理 85
    5.1 像素亮度变换 85
    5.1.1 位置相关的亮度校正 85
    5.1.2 灰度级变换 86
    5.2 几何变换 88
    5.2.1 像素坐标变换 88
    5.2.2 亮度插值 89
    5.3 局部预处理 91
    5.3.1 图像平滑 91
    5.3.2 边缘检测算子 97
    5.3.3 二阶导数过零点 100
    5.3.4 图像处理中的尺度 104
    5.3.5 Canny边缘提取 105
    5.3.6 参数化边缘模型 107
    5.3.7 多光谱图像中的边缘 107
    5.3.8 频域的局部预处理 108
    5.3.9 用局部预处理算子作线检测 112
    5.3.10 角点(兴趣点)检测 113
    5.3.11 最大稳定极值区域检测 116
    5.4 图像复原 117
    5.4.1 容易复原的退化 118
    5.4.2 逆滤波 118
    5.4.3 维纳滤波 118
    5.5 总结 120
    5.6 习题 121
    5.7 参考文献 126
    第6章 分割Ⅰ 130
    6.1 阈值化 130
    6.1.1 阈值检测方法 132
    6.1.2 最优阈值化 133
    6.1.3 多光谱阈值化 135
    6.2 基于边缘的分割 136
    6.2.1 边缘图像阈值化 137
    6.2.2 边缘松弛法 138
    6.2.3 边界跟踪 139
    6.2.4 作为图搜索的边缘跟踪 143
    6.2.5 作为动态规划的边缘跟踪 149
    6.2.6 Hough变换 152
    6.2.7 使用边界位置信息的边界检测 157
    6.2.8 从边界构造区域 157
    6.3 基于区域的分割 159
    6.3.1 区域归并 160
    6.3.2 区域分裂 161
    6.3.3 分裂与归并 162
    6.3.4 分水岭分割 165
    6.3.5 区域增长后处理 167
    6.4 匹配 167
    6.4.1 模版匹配 168
    6.4.2 模版匹配的控制策略 170
    6.5 分割的评测问题 170
    6.5.1 监督式评测 171
    6.5.2 非监督式评测 173
    6.6 总结 174
    6.7 习题 176
    6.8 参考文献 178
    第7章 分割Ⅱ 185
    7.1 均值移位分割 185
    7.2 活动轮廓模型——蛇行 190
    7.2.1 经典蛇行和气球 191
    7.2.2 扩展 193
    7.2.3 梯度矢量流蛇 194
    7.3 几何变形模型——水平集和测地
    ?? 活动轮廓 198
    7.4 模糊连接性 203
    7.5 面向基于3D图的图像分割 208
    7.5.1 边界对的同时检测 208
    7.5.2 次优的表面检测 211
    7.6 图割分割 212
    7.7 最优单和多表面分割 217
    7.8 总结 227
    7.9 习题 228
    7.10 参考文献 229
    第8章 形状表示与描述 237
    8.1 区域标识 239
    8.2 基于轮廓的形状表示与描述 241
    8.2.1 链码 241
    8.2.2 简单几何边界表示 242
    8.2.3 边界的傅里叶变换 245
    8.2.4 使用片段序列的边界描述 246
    8.2.5 B样条表示 249
    8.2.6 其他基于轮廓的形状描述
    ???方法 250
    8.2.7 形状不变量 251
    8.3 基于区域的形状表示与描述 253
    8.3.1 简单的标量区域描述 254
    8.3.2 矩 257
    8.3.3 凸包 259
    8.3.4 基于区域骨架的图表示 262
    8.3.5 区域分解 266
    8.3.6 区域邻近图 267
    8.4 形状类别 268
    8.5 总结 268
    8.6 习题 270
    8.7 参考文献 272
    第9章 物体识别 278
    9.1 知识表示 278
    9.2 统计模式识别 281
    9.2.1 分类原理 282
    9.2.2 最近邻 283
    9.2.3 分类器设置 285
    9.2.4 分类器学习 287
    9.2.5 支持向量机 288
    9.2.6 聚类分析 291
    9.3 神经元网络 293
    9.3.1 前馈网络 294
    9.3.2 非监督学习 295
    9.3.3 Hopfield神经元网络 296
    9.4 句法模式识别 297
    9.4.1 语法与语言 298
    9.4.2 句法分析与句法分类器 300
    9.4.3 句法分类器学习与语法推导 301
    9.5 作为图匹配的识别 302
    9.5.1 图和子图的同构 303
    9.5.2 图的相似度 305
    9.6 识别中的优化技术 306
    9.6.1 遗传算法 307
    9.6.2 模拟退火 308
    9.7 模糊系统 309
    9.7.1 模糊集和模糊隶属函数 310
    9.7.2 模糊集运算 311
    9.7.3 模糊推理 312
    9.7.4 模糊系统设计与训练 314
    9.8 模式识别中的Boosting方法 315
    9.9 随机森林 317
    9.9.1 随机森林训练 318
    9.9.2 随机森林决策 321
    9.9.3 随机森林扩展 322
    9.10 总结 322
    9.11 习题 325
    9.12 参考文献 330
    第10章 图像理解 335
    10.1 图像理解控制策略 336
    10.1.1 并行和串行处理控制 336
    10.1.2 分层控制 337
    10.1.3 自底向上的控制 337
    10.1.4 基于模型的控制 337
    10.1.5 混合的控制策略 338
    10.1.6 非分层控制 341
    10.2 SIFT:尺度不变特征转换 342
    10.3 RANSAC:通过随机抽样一致来拟合 344
    10.4 点分布模型 347
    10.5 活动表观模型 355
    10.6 图像理解中的模式识别方法 362
    10.6.1 基于分类的分割 362
    10.6.2 上下文图像分类 364
    10.6.3 梯度方向直方图-HOG 367
    10.7 Boosted层叠分类器用于快速物体检测 370
    10.8 基于随机森林的图像理解 372
    10.9 场景标注和约束传播 377
    10.9.1 离散松弛法 378
    10.9.2 概率松弛法 379
    10.9.3 搜索解释树 381
    10.10 语义图像分割和理解 382
    10.10.1 语义区域增长 383
    10.10.2 遗传图像解释 384
    10.11 隐马尔可夫模型 390
    10.11.1 应用 394
    10.11.2 耦合的HMM 394
    10.11.3 贝叶斯信念网络 395
    10.12 马尔科夫随机场 397
    ?10.12.1 图像和视觉的应用 398
    10.13 高斯混合模型和期望最大化 399
    10.14 总结 404
    10.15 习题 407
    10.16 参考文献 410
    第11章 3D几何,对应,从亮度到3D 419
    11.1 3D视觉任务 419
    11.1.1 Marr理论 421
    11.1.2 其他视觉范畴:主动和
    有目的的视觉 422
    11.2 射影几何学基础 423
    11.2.1 射影空间中的点和超平面 424
    11.2.2 单应性 426
    11.2.3 根据对应点估计单应性 427
    11.3 单透视摄像机 430
    11.3.1 摄像机模型 430
    11.3.2 齐次坐标系中的投影和
    反投影 432
    11.3.3 从已知场景标定一个
    摄像机 432
    11.4 从多视图重建场景 433
    11.4.1 三角测量 433
    11.4.2 射影重建 434
    11.4.3 匹配约束 435
    11.4.4 光束平差法 436
    11.4.5 升级射影重建和自标定 437
    11.5 双摄像机和立体感知 438
    11.5.1 极线几何学——基本矩阵 438
    11.5.2 摄像机的相对运动——本质
    矩阵 440
    11.5.3 分解基本矩阵到摄像机
    矩阵 441
    11.5.4 从对应点估计基本矩阵 441
    11.5.5 双摄像机矫正结构 442
    11.5.6 矫正计算 444
    11.6 三摄像机和三视张量 445
    11.6.1 立体对应点算法 446
    11.6.2 距离图像的主动获取 451
    11.7 由辐射测量到3D信息 453
    11.7.1 由阴影到形状 453
    11.7.2 光度测量立体视觉 455
    11.8 总结 456
    11.9 习题 457
    11.10 参考文献 459
    第12章 3D视觉的应用 464
    12.1 由X到形状 464
    12.1.1 由运动到形状 464
    12.1.2 由纹理到形状 468
    12.1.3 其他由X到形状的技术 469
    12.2 完全的3D物体 471
    12.2.1 3D物体、模型以及相关
    问题 471
    12.2.2 线条标注 472
    12.2.3 体积表示和直接测量 474
    12.2.4 体积建模策略
    12.2.5 表面建模策略
    12.2.6 为获取完整3D模型的面元
    标注与融合
    12.3 D场景的2D视图表达
    12.3.1 观察空间
    12.3.2 多视图表达和示象图
    12.4 从无组织的2D视图集合进行3D重建,从运动到结构
    12.5 重建场景几何
    12.6 总结
    12.7 习题
    12.8 参考文献
    13章 数学形态学
    13.1 形态学基本概念
    13.2 形态学四原则
    13.3 二值膨胀和腐蚀
    13.3.1 膨胀
    13.3.2 腐蚀
    13.3.3 击中击不中变换
    13.3.4 开运算和闭运算
    13.4 灰度级膨胀和腐蚀
    13.4.1 顶面、本影、灰度级膨胀和腐蚀
    13.4.2 本影同胚定理和膨胀、腐蚀及开、闭运算的性质
    13.4.3 顶帽变换
    13.5 骨架和物体标记
    13.5.1 同伦变换
    13.5.2 骨架、中轴和大球
    13.5.3 细化、粗化和同伦骨架
    13.5.4 熄灭函数和
    终腐蚀
    13.5.5 *终腐蚀和距离函数
    13.5.6 测地变换
    13.5.7 形态学重构
    13.6 粒度测定法
    13.7 形态学分割与分水岭
    13.7.1 粒子分割、标记和分水岭
    13.7.2 二值形态学分割
    13.7.3 灰度级分割和分水岭
    13.8 总结
    13.9 习题
    13.10 参考文献
    14章 图像数据压缩
    14.1 图像数据性质
    14.2 图像数据压缩中的离散图像变换
    14.3 预测压缩方法
    14.4 矢量量化
    14.5 分层的和渐进的压缩方法
    14.6 压缩方法比较
    14.7 其他技术
    14.8 编码
    14.9 JPEG和MPEG图像压缩
    14.9.1 JPEG——静态图像压缩
    14.9.2 JPEG-2000压缩
    14.9.3 MPEG——全运动的视频压缩
    14.10 总结
    14.11 习题
    14.12 参考文献
    15章 纹理
    15.1 统计纹理描述
    15.1.1 基于空间频率的方法
    15.1.2 共生矩阵
    15.1.3 边缘频率
    15.1.4 基元长度(行程)
    15.1.5 Laws纹理能量度量
    15.1.6 局部二值模式(LBPs)
    15.1.7 分形纹理描述
    15.1.8 多尺度纹理描述——小波
    域方法
    15.1.9 其他纹理描述的统计方法
    15.2 句法纹理描述方法
    15.2.1 形状链语法
    15.2.2 图语法
    15.2.3 分层纹理中的基元分组
    15.3 混合的纹理描述方法
    15.4 纹理识别方法的应用
    15.5 总结
    15.6 习题
    15.7 参考文献
    16章 运动分析
    16.1 差分运动分析方法
    16.2 光流
    16.2.1 光流计算
    16.2.2 全局和局部光流估计
    16.2.3 局部和全局相结合的光流估计
    16.2.4 运动分析中的光流
    16.3 基于兴趣点对应关系的分析
    16.3.1 兴趣点的检测
    16.3.2 Lucas-Kanade点跟踪
    16.3.3 兴趣点的对应关系
    16.4 特定运动模式的检测
    16.5 视频跟踪
    16.5.1 背景建模
    16.5.2 基于核函数的跟踪
    16.5.3 目标路径分析
    16.6 辅助跟踪的运动模型
    16.6.1 卡尔曼滤波器
    16.6.2 粒子滤波器
    16.6.3 半监督跟踪——TLD
    16.7 总结
    16.8 习题
    16.9 参考文献
    词汇
    s456
    z789
    l123

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  • 第2章 数字图像及其性质 2.1 基本概念 2.1.1 图像函数 2.1.2 狄拉克(Dirac)分布和卷积 2.1.3 傅里叶变换 2.1.4 作为随机过程的图像 2.1.5 作为线性系统的图像 2.2 数字图像化 2.2.1 采样 2.2.2 量化 ...

    第1章 引言
    1.1 总结
    1.2 习题
    1.3 参考文献
    第2章 数字图像及其性质
    2.1 基本概念
    2.1.1 图像函数
    2.1.2 狄拉克(Dirac)分布和卷积
    2.1.3 傅里叶变换
    2.1.4 作为随机过程的图像
    2.1.5 作为线性系统的图像
    2.2 数字图像化
    2.2.1 采样
    2.2.2 量化
    2.2.3 彩色图像
    2.3 数字图像性质
    2.3.1 数字图像的度量和拓扑性质
    2.3.2 直方图
    2.3.3 图像的视觉感知
    2.3.4 图像品质
    2.3.5 图像中的噪声
    2.4 总结
    2.5 习题
    2.6 参考文献

    第3章 图像分析的数据结构
    3.1 图像数据表示的层次
    3.2 传统图像数据结构
    3.2.1 矩阵
    3.2.2 链
    3.2.3 拓扑数据结构
    3.2.4 关系结构
    3.3 分层数据结构
    3.3.1 金字塔
    3.3.2 四叉树
    3.3.3 其他金字塔结构
    3.4 总结
    3.5 习题
    3.6 参考文献
    第4章 图像预处理
    4.1 像素亮度变换
    4.1.1 与位置相关的亮度矫正
    4.1.2 灰度级变换
    4.2 几何变换
    4.2.1 像素坐标变换
    4.3 局部预处理
    4.3.1 图像平滑
    4.3.2 边缘检测算子
    4.3.3 二阶导数过零点
    4.3.4 图像处理中的尺度
    4.3.5 Canny边缘提取
    4.3.6 参数化边缘模型
    4.3.7 多光谱图像中的边缘
    4.3.8 其他局部预处理算子
    4.3.9 自适应领域性预处理
    4.4 图像复原
    4.4.1 容易复原的退化
    4.4.2 逆滤波
    4.4.3 维纳滤波

    第5章 分割
    5.1 阈值化
    5.1.1 阈值检测方法
    5.1.2 最优阈值化
    5.1.3 多光谱阈值化
    5.1.4 分层数据结构下的阈值化
    5.2 基于边缘的分割
    5.2.1 边缘图像阈值化
    5.2.2 边缘松弛法
    5.2.3 边界跟踪
    5.2.4 作为图搜索的边缘跟踪
    5.2.5 作为动态规划的边缘跟踪
    5.2.6 Hough变换
    5.2.7 使用边界位置信息的边界检测
    5.2.8 从边界构造区域
    5.3 基于区域的分割
    5.3.1 区域归并
    5.3.2 区域分裂
    5.3.3 分裂与归并
    5.3.4 分水岭分割
    5.3.5 区域增长后处理
    5.4 匹配
    5.4.1 匹配标准
    5.4.2 匹配的控制策略
    5.5 高级最优边界与表面检测方法
    5.5.1 边界对的同时检测
    5.5.2 表面检测
    5.6 总结
    5.7 习题
    5.8 参考文献

    第6章 形状表示与描述
    6.1 区域标识
    6.2 基于轮廓的形状表示与描述
    6.2.1 链码
    6.2.2 简单几何边界表示
    6.2.3 边界的傅里叶变换
    6.2.4 使用片段序列的边界描述
    6.2.5 B样条表示
    6.2.6 其他基于轮廓的形状描述方法
    6.2.7 形状不变量
    6.3 基于区域的形状表示与描述
    6.3.1 简单的标量区域描述
    6.3.2 距
    6.3.3 凸包
    6.3.4 基于区域骨架的图表示
    6.3.5 区域分解
    6.3.6 区域邻近图
    6.4 形状总结
    6.5 总结
    6.6 习题
    6.7 参考文献

    第7章 物体识别
    7.1 知识表示
    7.2 统计模式识别
    7.2.1 分类原理
    7.2.2 分类器设置
    7.2.3 分类器学习
    7.2.4 聚类分析
    7.3 神经元网络
    7.3.1 前馈网络
    7.3.2 非监督学习
    7.3.3 Hopfield 神经元网络
    7.4 句法模式识别
    7.4.1 语法与语言
    7.4.2 句法分析与句法分类器
    7.4.3 句法分类器学习与语法推导
    7.5 作为图匹配的识别
    7.5.1 图与子图的同构
    7.5.2 图的相似度
    7.6 识别中的优化技术
    7.6.1 遗传算法
    7.6.2 模拟退火
    7.7 模糊系统
    7.7.1 模糊集合和模糊隶属函数
    7.7.2 模糊集合运算
    7.7.3 模糊推理
    7.7.4 模糊系统设计与训练
    7.8 总结
    7.9 习题
    7.10 参考文献

    第8章 图像理解
    8.1 图像理解控制策略
    8.1.1 并行和串行处理控制
    8.1.2 分层控制
    8.1.3 自底向上的控制策略
    8.1.4 基于模型的控制策略
    8.1.5 混合的控制策略
    8.1.6 非分层控制策略
    8.2 活动轮廓模型——蛇行
    8.3 点分布模型
    8.4 图像理解中的模式识别方法
    8.5 场景标注和约束传播
    8.5.1 离散松弛法
    8.5.2 概率松弛法
    8.5.3 搜索解释树
    8.6 语义图像分割和理解
    8.6.1 语义区域增长
    8.6.2 遗传图像解释
    8.7 隐马尔科夫模型
    8.8 总结
    8.9 习题
    8.10 参考文献

    第9章 3D视觉,几何和辐射学
    9.1 3D视觉任务
    9.1.1 Marr理论
    9.1.2 其他视觉范畴:主动和有目的的视觉
    9.2 3D视觉的几何
    9.2.1 射影几何学基础
    9.2.2 单透视摄像机
    9.2.3 单摄像机标定概述
    9.2.4 从已知场景标定一个摄像机
    9.2.5 双摄像机和立体感知
    9.2.6 双摄像机几何学——基本矩阵
    9.2.7 摄像机的相对运动——本质矩阵
    9.2.8 从图像对应点估计基本矩阵
    9.2.9 视觉中的极限几何的应用
    9.2.10 三摄像机和更多摄像机
    9.2.11 立体对应点算法
    9.2.12 距离图像的主动获取
    9.3 辐射学与3D视觉
    9.3.1 在确定灰度量级时的辐射学考虑
    9.3.2 表面反射
    9.3.3 由阴影到形状
    9.3.4 光度测量立体视觉
    9.4 总结
    9.5 习题
    9.6 参考文献

    第10章 3D视觉的应用
    10.1 由X到形状
    10.1.1 由运动到形状
    10.1.2 由纹理到形状
    10.1.3 其他由X到形状的技术
    10.2 完全的3D物体
    10.2.1 3D物体,模型以及相关问题
    10.2.2 线条标注
    10.2.3 体积表示和直接测量
    10.2.4 体积建模策略
    10.2.5 表面建模策略
    10.2.6 为获取完整3D模型的面元标注与融合
    10.3 基于3D模型的视觉
    10.3.1 一般考虑
    10.3.2 Goad算法
    10.3.3 基于模型的亮度图像曲面物体识别
    10.3.4 基于模型的距离图像识别
    10.4 3D场景的2D视图表达
    10.4.1 观察空间
    10.4.2 多视图表达和示象图
    10.4.3 作为2D视图结构化表达的几何基元
    10.4.4 利用存储的2D视图显示3D真实世界场景
    10.5 总结
    10.6 习题
    10.7 参考文献

    第11章 数学形态学
    11.1 形态学基本概念
    11.2 形态学四原则
    11.3 二值膨胀
    11.3.1 膨胀
    11.3.2 腐蚀
    11.3.3 击中击不中变换
    11.3.4 开运算和闭运算
    11.4 灰度级膨胀和腐蚀
    11.4.1 顶面,本影和灰度级膨胀和腐蚀
    11.4.2 本影同胚定理和膨胀,腐蚀及开,闭运算的性质
    11.4.3 顶帽变换
    11.5 骨架和物体标记
    11.5.1 同伦变换
    11.5.2 骨架和最大球
    11.5.3 细化,粗化和同伦骨架
    11.5.4 熄灭函数和最终腐蚀
    11.5.5 最终腐蚀和距离函数
    11.5.6 测地变换
    11.5.7 形态学重构
    11.6 粒度测定法
    11.7 形态学分割和分水岭
    11.7.1 粒子分割,标记和分水岭
    11.7.2 二值形态学分割
    11.7.3 灰度级分割和分水岭
    11.8 总结
    11.9 习题
    11.10 参考文献

    第12章 线性离散图像变换
    12.1 基本理论
    12.2 傅里叶变换
    12.3 哈达马变换
    12.4 离散余弦变换
    12.5 小波
    12.6 其他正交图像变换
    12.7 离散图像变换的应用
    12.8 总结
    12.9 习题
    12.10 参考文献

    第13章 图像数据压缩
    13.1 图像数据性质
    13.2 图像数据压缩中的离散图像变换
    13.3 预测压缩方法
    13.4 矢量量化
    13.5 分层的和渐进的压缩方法
    13.6 压缩方法比较
    13.7 其他技术
    13.8 编码
    13.9 JPEG和MPEG图像压缩
    13.9.1 JPEG——静态图像压缩
    13.9.2 MPEG——全运动的视频压缩
    13.10 总结
    13.11 习题
    13.12 参考文献

    第14章 纹理
    14.1 统计纹理描述
    14.1.1 基于空间频率的方法
    14.1.2 共生矩阵
    14.1.3 边缘频率
    14.1.4 基元长度(行程)
    14.1.5 Laws的纹理能量度量
    14.1.6 分形纹理描述
    14.1.7 其他纹理描述的统计方法
    14.2 句法纹理描述的统计方法
    14.2.1 形状链语法
    14.2.2 图语法
    14.2.3 分层纹理中的基元分组
    14.3 混合的纹理描述方法
    14.4 纹理识别方法的应用
    14.5 总结
    14.6 习题
    14.7 参考文献

    第15章 运动分析
    15.1 差分运动分析方法
    15.2 光流
    15.2.1 光流计算
    15.2.2 全局和局部光流估计
    15.2.3 光流计算方法
    15.2.4 运动分析中的光流
    15.3 基于兴趣点对应关系的分析
    15.3.1 兴趣点的检测
    15.3.2 兴趣点的对应关系
    15.3.3 物体跟踪
    15.4 卡尔曼滤波
    15.5 总结
    15.6 习题
    15.7 参考文献

    第16章 案例研究
    16.1 光学音乐识别系统
    16.2 心脏病学中的自动图像分析
    16.2.1 冠状血管造影的鲁棒分析
    16.2.2 基于知识的脉管内超声分析
    16.3 自动气道树识别
    16.4 被动监视
    16.5 参考文献

    数字图像处理,本科生课程
    1 引言
    2 数字图像及其性质
    3 图像分析的数据结构
    4 图像预处理(除4.3.6~4.3.9, 4.4.3, 4.3.4的一部分, 4.3.5以外)
    5 分割
    5.1 阈值化(除5.1.3, 5.1.4以外)
    5.2 基于边缘的分割(除5.2.8, 5.2.4的一部分, 5.2.5以外)
    5.3 区域增长分割(除5.3.4以外)
    5.4 匹配
    12 线性离散图像变换
    13 图像数据压缩
    16 案例研究(挑选的课题)

    数字图像分析, 本科生/研究生课程, 数字图像处理可作为先修课
    1 引言(简要回顾)
    2 数字图像及其性质(简要回顾)
    5 分割
    5.1.3 多光谱阈值化
    5.1.4 分层数据结构下的阈值化
    5.2.4 作为图搜索的边缘跟踪
    5.2.5 作为动态规划的边缘跟踪
    5.3.4 分水岭分割
    6 形状表示与分割
    7 物体识别
    7.1 知识表示
    7.2 统计模式识别
    7.3 神经元网络
    7.4句法模式识别
    11 数学形态学
    14 纹理
    16 案例研究(挑选的课题)

    计算机视觉1, 本科生/研究生课程, 数字图像处理可作为先修课。)
    1 引言(简要回顾)
    2 数字图像及其性质(简要回顾)
    4 图像预处理
    4.3.3 二阶导数的过零点
    4.3.4 图像处理的尺度
    4.3.5 Canny边缘检测
    4.3.6 参数化边缘模型
    4.3.7 多光谱图像中的边缘
    4.3.8 其他局部预处理算子
    4.3.9 自适应领域性预处理
    6 形状表示与描述
    7 物体识别
    8 图像理解
    16 案例研究(挑选的课题)

    计算机视觉2, 研究生课程, 计算机视觉1可做先修课
    5 分割
    5.2.4 作为图搜索的边缘跟踪
    5.2.5 作为动态规划的边缘跟踪
    5.5 高级边界与表面检测方法
    9 3D视觉, 几何和辐射学
    10 3D视觉的应用
    15 运动分析-实际的3D视觉项目

    参考文献:图像处理分析与机器视觉 Milan Sonka,Vaclav Hlavac,Roger Boyle著。

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  • 图像表达按数据的组织可粗略的分为4层(思维导图补充...图像理解自底向上的信息处理方式,从几乎无抽象的信号,到更高的抽象描述。⚠️信息流并非需要是无向的,时常会引入反馈回路以便根据中间结果修改算法。 ...

    图像表达按数据的组织可粗略的分为4层(思维导图补充)
    在这里插入图片描述
    图像理解自底向上的信息处理方式,从几乎无抽象的信号,到更高的抽象描述。⚠️信息流并非需要是无向的,时常会引入反馈回路以便根据中间结果修改算法。

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
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  • 答:隔行扫描是将图像的奇数行和偶数行分两场传输,隔行扫描的优点是减小模拟电视信号占用带宽,技术实现简单,缺点是图像显示会有闪烁,使用NTSC和PAL规范的模拟电视由于带宽限制,故采用隔行扫描。 S2.2 请定义 1...

    S2.1 为什么NTSC,PAL(已经使用了几十年)规范的模拟电视需要使用隔行扫描线?
    答:隔行扫描是将图像的奇数行和偶数行分两场传输,隔行扫描的优点是减小模拟电视信号占用带宽,技术实现简单,缺点是图像显示会有闪烁,使用NTSC和PAL规范的模拟电视由于带宽限制,故采用隔行扫描。

    S2.2 请定义
    1、空间分辨率:指图像上能够详细区分的最小单元的尺寸或大小,是由图像平面上图像采样点间的接近程度确定的;
    2、光谱分辨率:指成像的波段范围,是由传感器获得的光线频率带宽决定的;
    3、辐射计量分辨率:传感器区分地物辐射能量细微变化的能力,即传感器的灵敏度,对应于可区分的灰阶数量;
    4、时间分辨率:指捕获图像的频率,取决于图像获取的时间采样间隔,时间分辨率问题在动态图像分析中是最重要的,其中处理的是图像的时间序列。

    S2.3 请定义
    1、加性噪声:当图像通过信道传输时,噪声一般与出现的图像信号无关,这种独立于信号的退化被称为加性噪声;
    2、乘性噪声:f=gv,噪声的幅值在很多情况下与信号本身的幅值有关,这种模型表达的是乘性噪声;
    3、高斯噪声:指它的概率密度函数服从高斯分布(即正态分布)的一类噪声;
    4、冲击噪声:指一幅图像被个别噪声像素破坏,这些像素的亮度与其邻域的显著不同;
    5、椒盐噪声:指饱和的冲击噪声。

    S2.4 请使用示意图定义透视投影和正交投影
    在这里插入图片描述
    x,y,z的量是世界坐标系中3D场景点X的坐标,f是从针孔到图像平面的距离,通常称为焦距。非线性的透视投影常被近似为线性的平行投影或正交投影,其中f → ∞,隐含的,z → ∞表明正交投影是远处物体透视投影的极限情况。

    S2.5 一个感光器或者照相传感器可以使用如下的公式建模:
    在这里插入图片描述
    命名或描述每一个独立变量,qi是什么?
    答:Ri(λ)是传感器的光敏度,I(λ)是照明的谱密度,S(λ)表达表面元如何反射照明光的每个波长。
    qi是第i个传感器的光谱响应。

    S2.6 略

    S2.7 解释颜色恒常性这一概念。为什么它对于彩色图像处理和分析很重要?
    答:人类视觉系统能够从照明变化中做某种程度的抽象,将某个具体色彩的几种示例感知为相同的,这种现象称为颜色恒常性。颜色恒常性计算是为了减少甚至消除光照的影响,得到景物独立于光照变化的鲁棒的颜色特征,这对于计算机视觉、颜色科学来说,是极其重要和必需的,为彩色图像处理提供了重要的基础。

    S2.8 简要描述人类能够感知的颜色范围和典型的CRT或者LCD可显示的颜色范围之间的关系。在一个CIE色品图中提供关于这两个颜色范围的大致草图。
    答:LCD的范围彩图没找到,LCD可显示的颜色范围比CRT小,人类感知的颜色范围是最大的。
    在这里插入图片描述

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  • https://pan.baidu.com/share/link?shareid=3817023632&amp;uk=3254957317#list/path=%2F 数字图像处理与机器视觉,机器视觉算法应用 pdf电子版
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