2d计算机视觉 、算法及应用 图形图像 章毓晋 编 新华正版
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作者章毓晋 编
出版社电子工业出版社
ISBN9787121418686
出版时间2021-09
版次1
装帧平装
开本16
页数400页
字数490千字
定价149元
货号xhwx_1202484783
上书时间2024-08-29
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目录：
章计算机视觉基础1
1.1视觉基础1
1.1.1视觉1
1.1.2视感觉和视知觉2
1.1.3视觉过程3
1.2视觉和图像5
1.2.1图像和数字图像6
1.2.2图像和像素表示7
1.2.3图像存储与文件格式8
1.2.4图像显示和打印方法12
1.3视觉系统和图像技术14
1.3.1视觉系统流程15
1.3.2图像技术层次15
1.3.3图像技术类别16
1.4本书架构和内容概况17
1.4.1结构框架和主要内容17
1.4.2各章概况18
1.4.3先修基础19
1.5各节要点和进一步参20
第2章2d图像采集22
2.1采集装置和能指标23
2.1.1ccd传感器23
2.1.2cmos传感器24
2.1.3常用能指标25
2.1.4图像采集流程25
2.2图像亮度成像模型26
2.2.1光度学基础26
2.2.2均匀照度27
2.2.3简单亮度成像模型29
2.3图像空间成像模型30
2.3.1投影成像几何30
2.3.2基本成像模型32
2.3.3一般成像模型34
2.4采样和量化37
2.4.1空间和幅度分辨率37
2.4.2图像数据量与质量39
2.5像素之间的关系43
2.5.1像素邻域及连通43
2.5.2像素间距离44
2.6各节要点和进一步参46
第3章空域增强47
3.1图像间运算47
3.1.1算术运算48
3.1.2逻辑运算50
3.2图像灰度映51
3.2.1图像求反51
3.2.2对比度拉伸52
3.2.3动态范围压缩53
3.3直方图均衡化53
3.3.1图像直方图53
3.3.2和步骤55
3.4直方图规定化57
3.4.1和步骤57
3.4.2单映规则和组映规则59
3.5空域卷积增强62
3.5.1模板卷积62
3.5.2空域滤波63
3.6各节要点和进一步参67
第4章频域增强69
4.1傅里叶变换和频域增强70
4.1.1傅里叶变换70
4.1.2傅里叶变换特71
4.1.3频域增强72
4.2频域低通滤波器73
4.2.1理想低通滤波器73
4.2.2巴特沃斯低通滤波器74
4.3频域高通滤波器75
4.3.1理想高通滤波器76
4.3.2巴特沃斯高通滤波器76
4.4带通带阻滤波器77
4.4.1带通滤波器78
4.4.2带阻滤波器79
4.4.3带通滤波器和带阻滤波器的联系80
4.4.4陷波滤波器81
4.4.5交互消除周期噪声82
4.5同态滤波器84
4.5.1同态滤波流程84
4.5.2同态滤波消噪86
4.6各节要点和进一步参86
第5章图像恢复88
5.1图像退化模型88
5.1.1图像退化模型89
5.1.2图像退化模型质90
5.2逆滤波91
5.2.1无约束恢复91
5.2.2逆滤波模型92
5.3维纳滤波93
5.3.1有约束恢复93
5.3.2维纳滤波器94
5.4几何失真校正95
5.4.1空间变换95
5.4.2灰度插值97
5.5图像修补99
5.5.1图像修补99
5.5.2图像修补示例100
5.6各节要点和进一步参103
第6章彩增强105
6.1彩视觉105
6.1.1三基和表示106
6.1.2度图107
6.2彩模型109
6.2.1rgb模型109
6.2.2hsi模型110
6.2.3从rgb转换到hsi111
6.2.4从hsi转换到rgb111
6.3伪彩增强113
6.3.1亮度切割113
6.3.2从灰度到彩的变换114
6.3.3频域滤波115
6.4真彩增强115
6.4.1单分量真彩增强116
6.4.2全彩增强118
6.5各节要点和进一步参119
第7章图像分割121
7.1定义和算法分类122
7.1.1图像分割定义122
7.1.2图像分割算法分类123
7.2微分边缘检测124
7.2.1微分边缘检测124
7.2.2空域微分算子125
7.3主动轮廓模型129
7.3.1主动轮廓129
7.3.2能量函数130
7.4阈值化分割134
7.4.1步骤134
7.4.2阈值选取135
7.5基于过渡区选取阈值138
7.5.1过渡区和有效均梯度138
7.5.2有效均梯度的极值点和过渡区边界139
7.5.3阈值选取140
7.6区域生长141
7.6.1基本方法141
7.6.2问题和改进143
7.7各节要点和进一步参144
第8章基元检测146
8.1兴趣点检测146
8.1.1利用二阶导数检测角点147
8.1.2哈里斯兴趣点算子148
8.1.3积分角点检测150
8.2椭圆目标检测155
8.2.1直径二分法155
8.2.2弦-切线法156
8.2.3椭圆的其他参数156
8.3哈夫变换158
8.3.1点-线对偶158
8.3.2计算步骤159
8.3.3极坐标方程162
8.4广义哈夫变换164
8.4.1推广164
8.4.2完整广义哈夫变换166
8.5各节要点和进一步参168
第9章目标表达170
9.1轮廓的链码表达170
9.1.1链码表达171
9.1.2链码归一化172
9.2轮廓标志173
9.2.1距离-角度标志173
9.2.2切线角-弧长标志174
9.2.3斜率-密度标志174
9.2.4距离-弧长标志175
9.3轮廓的多边形近似175
9.3.1小周长多边形176
9.3.2聚合多边形176
9.3.3分裂多边形177
9.4目标的层次表达178
9.4.1四树表达法178
9.4.2二树表达法180
9.5目标的围绕区域180
9.5.1外接盒181
9.5.2小包围长方形182
9.5.3凸包182
9.6目标的骨架表达183
9.6.1骨架和骨架点183
9.6.2骨架算法184
9.7各节要点和进一步参186
0章目标描述188
10.1轮廓基本描述参数189
10.1.1轮廓长度189
10.1.2轮廓直径190
10.1.3斜率、曲率和角点190
10.2区域基本描述参数191
10.2.1区域面积191
10.2.2区域重心192
10.2.3区域灰度特192
10.3轮廓的傅里叶描述193
10.3.1傅里叶轮廓描述符193
10.3.2傅里叶描述随轮廓的变化195
10.4轮廓的小波描述196
10.4.1小波变换基础196
10.4.2小波轮廓描述符197
10.5区域不变矩描述199
10.5.1中心矩200
10.5.2区域不变矩201
10.5.3区域仿不变矩202
10.6目标关系描述203
10.6.1字符串描述203
10.6.2树结构描述205
10.7各节要点和进一步参206
1章纹理描述208
11.1纹理的统计描述208
11.1.1共生矩阵208
11.1.2基于共生矩阵的纹理描述符210
11.1.3基于能量的纹理描述符212
11.2纹理的结构描述213
11.2.1结构法基础213
11.2.2纹理镶嵌215
11.2.3局部二值模式216
11.3纹理的频谱描述218
11.3.1傅里叶频谱218
11.3.2贝塞尔-傅里叶频谱220
11.4各节要点和进一步参222
2章形状描述223
12.1形状紧凑描述符223
12.1.1外观比224
12.1.2形状因子224
12.1.3偏心率225
12.1.4球状227
12.1.5圆形228
12.1.6描述符比较228
12.2形状复杂描述符229
12.2.1形状复杂的简单描述符230
12.2.2利用模糊图的直方图分析描述形状复杂度230
12.2.3饱和度231
12.3基于离散曲率的描述符232
12.3.1曲率与几何特征232
12.3.2离散曲率233
12.3.3离散曲率的计算234
12.3.4基于曲率的描述符235
12.4拓扑结构描述符237
12.4.1欧拉数237
12.4.2交数和连接数238
12.5各节要点和进一步参239
3章目标分类241
13.1不变量交比241
13.1.1交比241
13.1.2非共线点的不变量244
13.1.3对称的交比函数245
13.1.4交比应用示例246
13.2统计模式分类247
13.2.1模式分类248
13.2.2小距离分类器248
13.2.3优统计分类器250
13.2.4自适应自举254
13.3支持向量机256
13.3.1线可分类256
13.3.2线不可分类258
13.4各节要点和进一步参260
附录a二值数学形态学262
a.1基本集合定义262
a.2二值数学形态学基本运算264
a.2.1二值膨胀和腐蚀264
a.2.2二值开启和闭合268
a.3二值数学形态学组合运算270
a.3.1击中-击不中变换270
a.3.2二值组合运算272
a.4二值数学形态学实用算法277
a.4.1噪声滤除277
a.4.2角点检测278
a.4.3轮廓提取279
a.4.4区域填充279
a.4.5目标检测和定位280
a.4.6连通组元抽取280
a.4.7区域骨架提取281
a.5各节要点和进一步参284
附录b视觉恒常285
b.1视觉恒常理论285
b.1.1各种恒常285
b.1.2视网膜皮层理论287
b.2图像增强应用288
b.2.1雾天图像增强289
b.2.2红外图像增强290
b.3各节要点和进一步参291
自我检测题292
自我检测题349
参文献362
术语索引371
内容简介：
本书主要内容围绕2d计算机视觉展开，介绍了相关的基础概念、基本、典型算法、实用技术和应用成果。本书可在其姊妹篇3d计算机视觉：、算法及应用前学。本书将从客观场景出发到后提取出目标信息的全过程分为4个部分进行介绍。部分是图像采集，介绍了基础的图像采集表达技术；第2部分是图像（预）处理，介绍了一些基本的图像处理技术；第3部分是目标提取，介绍了从图像处理到图像分析的转换技术；第4部分是目标分析，介绍了扩展的图像分析技术。书中除提供大量应用示例外，还针对每章的内容提供了自我检测题（含提示并附有），并且给出了相关的参文献和术语索引（包括英文）。
本书既可作为计算机视觉、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等学科的教材，也可供计算机科学与技术、信息与通信工程、电子科学与技术、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、测绘和军事侦察等领域的研究人员参。
作者简介：
"章毓晋，于1989年获比利时列大学应用科学博士。1989—1993年，先后在荷兰德尔夫特大学从事博士后研究工作并担任专职研究员。于1993年到清华大学任教，1997年被聘为教授，1998年被聘为博士生导师，2014年成为科研系列长聘教授。在2003年学术休期间，同时被聘为新加坡南洋理工大学访问教授。
在清华大学，先后开出并讲授10多门本科生和课程。在南洋理工大学，开出并讲授课程“现代图像分析（英语）”。已编写出版了图像工程系列教材版、第2版、第3版和第4版，图像工程问题解析、图像处理和分析基础、图像处理和分析技术（第2版和第3版）、图像处理和分析教程（版、第2版和第3版）、计算机视觉教程（版、第2版和第3版）和图像处理基础教程，以及image engineering: proceing analyi and undertan，image engineering vol.1 image proceing，image engineering vol.2 image analyi，image engineering vol.3 image undertan，翻译出版了彩数字图像处理、图像处理基础（第2版）、matlab图像和处理、计算机视觉基础和彩计算机视觉，研制出版了“图像处理和分析’’多媒体计算机辅助课件和图像处理和分析网络课程。已在外发表了30多篇研究。
主要科学研究领域为所提出的图像工程（图像处理、图像分析、图像理解及其技术应用）。自1996年起，已连续26年对中国图像工程的研究及主要文献进行了系统的年度分类和结综述。已在外发表了500多篇图像工程研究，出版了专著图象分割基于内容的视觉信息检索基于子空间的人脸识别，编著了英汉图像工程辞典（版、第2版和第3版）、图像工程技术选编和图像工程技术选编（二），主持编著了advance in image and video egmentation，emanticbaed viual information retrieval，advance in face image analyi: technique and technologie，出版了handbook of image engineering和a election of image proceing technique.
曾任第24届国际图像处理学术会议（icip2017）等20多个外学术会议的程序委员会。现为中国图象图形学学会名誉监事长和会士、国际电气电子工程师协会（ieee）会员、国际光学工程协会（pie）会士（因在图像工程方面的成）。
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