2D计算机视觉：原理、算法及应用
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作者章毓晋
出版社电子工业
ISBN9787121418686
出版时间2021-09
装帧平装
开本16开
定价149元
货号31253997
上书时间2024-06-06
商品详情
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商品简介
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、基本原理、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：原理、算法及应用》前学习。 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。第1 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（含提示并附有答案），并且给出了相关的参考文献和术语索引（包括英文）。
作者简介
章毓晋，于1989年获比利时列日大学应用科学博士学位。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年成为教学科研系列长聘教授。在2003年学术休假期间，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多门本科生和研究生课程。在南洋理工大学，开出并讲授研究生课程“现代图像分析（英语）”。已编写出版了图像工程系列教材第1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》（第1版、第2版和第3版）、《计算机视觉教程》（第1版、第2版和第3版）和《图像处理基础教程》，以及ImageEngineering:Processing,Analysis,andUnderstanding，ImageEngineering,Vol.1,ImageProcessing，ImageEngineering,Vol.2,ImageAnalysis，ImageEngineering,Vol.3,ImageUnderstanding，翻译出版了《彩色数字图像处理》、《图像处理基础》（第2版）、《MATLAB图像和视频处理》、《计算机视觉基础》和《彩色计算机视觉》，研制出版了《“图像处理和分析’’多媒体计算机辅助教学课件》和《图像处理和分析网络课程》。已在国内外发表了30多篇教学研究论文。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总结综述。已在国内外发表了500多篇图像工程研究论文，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》（第1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AdvancesinImageandVideoSegmentation，Semantic-BasedVisualInformationRetrieval，AdvancesinFaceImageAnalysis:TechniquesandTechnologies，出版了HandbookofImageEngineering和ASelectionofImageProcessingTechniques.曾任第24届国际图像处理学术会议（ICIP‘2017）等20多个国内外学术会议的程序委员会主席。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）高级会员、国际光学工程协会（SPIE）会士（因在图像工程方面的成就）。
目录
第1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考20
第2章 2D图像采集22
2.1 采集装置和性能指标23
2.1.1 CCD传感器23
2.1.2 CMOS传感器24
2.1.3 常用性能指标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考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 图像灰度映射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 原理和步骤55
3.4 直方图规定化57
3.4.1 原理和步骤57
3.4.2 单映射规则和组映射规则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考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 傅里叶变换特性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考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 图像退化模型性质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 图像修补原理99
5.5.2 图像修补示例100
5.6 各节要点和进一步参考103
第6章 彩色增强105
6.1 彩色视觉105
6.1.1 三基色和颜色表示106
6.1.2 色度图107
6.2 彩色模型109
6.2.1 RGB模型109
6.2.2 HSI模型110
6.2.3 从RGB转换到HSI111
6.2.4 从HSI转换到RGB111
6.3 伪彩色增强113
6.3.1 亮度切割113
6.3.2 从灰度到彩色的变换114
6.3.3 频域滤波115
6.4 真彩色增强115
6.4.1 单分量真彩色增强116
6.4.2 全彩色增强118
6.5 各节要点和进一步参考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 微分边缘检测原理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 原理步骤134
7.4.2 阈值选取135
7.5 基于过渡区选取阈值138
7.5.1 过渡区和有效平均梯度138
7.5.2 有效平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考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?线对偶性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 推广原理164
8.4.2 完整广义哈夫变换166
8.5 各节要点和进一步参考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 最小周长多边形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 四叉树表达法178
9.4.2 二叉树表达法180
9.5 目标的围绕区域180
9.5.1 外接盒181
9.5.2 最小包围长方形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考186
第10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 区域灰度特性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 区域仿射不变矩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考206
第11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考222
第12章 形状描述223
12.1 形状紧凑性描述符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 球状性227
12.1.5 圆形性228
12.1.6 描述符比较228
12.2 形状复杂性描述符229
12.2.1 形状复杂性的简单描述符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 交叉数和连接数238
12.5 各节要点和进一步参考239
第13章 目标分类241
13.1 不变量交叉比241
13.1.1 交叉比241
13.1.2 非共线点的不变量244
13.1.3 对称的交叉比函数245
13.1.4 交叉比应用示例246
13.2 统计模式分类247
13.2.1 模式分类原理248
13.2.2 最小距离分类器248
13.2.3 最优统计分类器250
13.2.4 自适应自举254
13.3 支持向量机256
13.3.1 线性可分类256
13.3.2 线性不可分类258
13.4 各节要点和进一步参考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考284
附录B 视觉恒常性285
B.1 视觉恒常性理论285
B.1.1 各种恒常性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考291
自我检测题292
自我检测题答案349
参考文献362
术语索引371
内容摘要
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、基本原理、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：原理、算法及应用》前学习。 本书将从客观场景出发到最后提取出目标信息的全过程分为4个部分进行介绍。第1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（含提示并附有答案），并且给出了相关的参考文献和术语索引（包括英文）。
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