图像处理、分析与机器视觉（第2版）

图书标准信息

• 作者 桑肯 著
• 出版社 人民邮电出版社
• 出版时间 2002-01
• 版次 1
• ISBN 9787115097712
• 定价 67.00元
• 装帧 平装
• 开本 其他
• 纸张 胶版纸
• 页数 770页
• 字数 1117千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

　　《图像处理、分析与机械视觉(第2版)》是为计算机专业图像处理、图像分析和机器视觉课程编写的教材，被美国卡耐基梅隆等大学选用。《图像处理、分析与机械视觉(第2版)》针对图像处理和机器视觉领域的技术话题展开了广泛深入的讨论，包括多种格式的图像压缩、模糊逻辑识别、3D视觉等等，还附有实例的学习和讨论，力图将复杂的概念用易于理解的算法描述出来。
　　《图像处理、分析与机械视觉(第2版)》可作为各高等院校计算机专业研究生相应课程的教材，可以结合实际教学情况选用相应的章节。《图像处理、分析与机械视觉(第2版)》对从事此科学领域研究的专业人士也有较高的参考价值。

【目录】

1　Introduction　1
1.1　Summary　8
1.2　Exercises　8
1.3　References　9

2　Thedigitizedimageanditsproperties　10
2.1　Basicconcepts　10
2.1.1　Imagefunctions　10
2.1.2　TheDiracdistributionandconvolution　13
2.1.3　TheFouriertransform　13
2.1.4　Imagesasastochasticprocess　15
2.1.5　Imagesaslinearsystems　17
2.2　Imagedigitization　18
2.2.1　Sampling　18
2.2.2　Quantization　22
2.2.3　Colorimages　23
2.3　Digitalimageproperties　27
2.3.1　Metricandtopologicalpropertiesofdigitalimages　27
2.3.2　Histograms　32
2.3.3　Visualperceptionoftheimage　33
2.3.4　Imagequality　35
2.3.5　Noiseinimages　35
2.4　Summary　37
2.5　Exercises　38
2.6　References　40

3　DataStructuresforimageanalysis　42
3.1　Levelsofimagedatarepresentation　42
3.2　Traditionalimagedatastructures　43
3.2.1　Matrices　43
3.2.2　Chains　45
3.2.3　Topologicaldatastructures　47
3.2.4　Relationalstructures　48
3.3　Hierarchicaldatastructures　49
3.3.1　Pyramids　49
3.3.2　Quadtrees　51
3.3.3　Otherpyramidicalstructures　52
3.4　Summary　53
3.5　Exercises　54
3.6　References　55

4　Imagepre-processing　57
4.1　Pixelbrightnesstransformations　58
4.1.1　Position-dependentbrightnesscorrection　58
4.1.2　Gray-scaletransformation　59
4.2　Geometrictransformations　62
4.2.1　Pixelco-ordinatetransformations　63
4.2.2　Brightnessinterpolation　65
4.3　Localpre-processing　68
4.3.1　Imagesmoothing　69
4.3.2　Edgedetectors　77
4.3.3　Zero-crossingsofthesecondderivative　83
4.3.4　Scaleinimageprocessing　88
4.3.5　Cannyedgedetection　90
4.3.6　Parametricedgemodels　93
4.3.7　Edgesinmulti-spectralimages　94
4.3.8　Otherlocalpre-processingoperators　94
4.3.9　Adaptiveneighborhoodpre-processing　98
4.4　Imagerestoration　102
4.4.1　Degradationsthatareeasytorestore　105
4.4.2　Inversefiltration　106
4.4.3　Wienerfiltration　106
4.5　Summary　108
4.6　Exercises　111
4.7　References　118

5　Segmentation　123
5.1　Thresholding　124
5.1.1　Thresholddetectionmethods　127
5.1.2　Optimalthresholding　128
5.1.3　Multi-spectralthresholding　131
5.1.4　Thresholdinginhierarchicaldatastructures　133
5.2　Edge-basedsegmentation　134
5.2.1　Edgeimagethresholding　135
5.2.2　Edgerelaxation　137
5.2.3　Bordertracing　142
5.2.4　Borderdetectionasgraphsearching　148
5.2.5　Borderdetectionasdynamicprogramming　158
5.2.6　Houghtransforms　163
5.2.7　Borderdetectionusingborderlocationinformation　173
5.2.8　Regionconstructionfromborders　174
5.3　Region-basedsegmentation　176
5.3.1　Regionmerging　177
5.3.2　Regionsplitting　181
5.3.3　Splittingandmerging　181
5.3.4　Watershedsegmentation　186
5.3.5　Regiongrowingpost-processing　188
5.4　Matching　190
5.4.1　Matchingcriteria　191
5.4.2　Controlstrategiesofmatching　193
5.5　Advancedoptimalborderandsurfacedetectionapproaches　194
5.5.1　Simultaneousdetectionofborderpairs　194
5.5.2　Surfacedetection　199
5.6　Summary　205
5.7　Exercises　210
5.8　References　216

6　Shaperepresentationanddescription　228
6.1　Regionidentification　232
6.2　Contour-basedshaperepresentationanddescription　235
6.2.1　Chaincodes　236
6.2.2　Simplegeometricborderrepresentation　237
6.2.3　Fouriertransformsofboundaries　240
6.2.4　Boundarydescriptionusingsegmentsequences　242
6.2.5　B-splinerepresentation　245
6.2.6　Othercontour-basedshapedescriptionapproaches　248
6.2.7　Shapeinvariants　249
6.3　Region-baedshaperepresentationanddescription　254
6.3.1　Simplescalarregiondescriptors　254
6.3.2　Moments　259
6.3.3　Convexhull　262
6.3.4　Graphrepresentationbasedonregionskeleton　267
6.3.5　Regiondecomposition　271
6.3.6　Regionneighborhoodgraphs　272
6.4　Shapeclasses　273
6.5　Summary　274
6.6　Exercises　276
6.7　References　279
7　Objectrecognition　290
7.1　Knowledgerepresentation　291
7.2　Statisticalpatternrecognition　297
7.2.1　Classificationprinciples298
7.2.2　Classifiersetting　300
7.2.3　Classifierlearning　303
7.2.4　Clusteranalysis　307
7.3　Neuralnets　308
7.3.1　Feed-forwardnetworks　310
7.3.2　Unsupervisedlearning　312
7.3.3　Hopfieldneuralnets　313
7.4　Syntacticpatternrecognition　315
7.4.1　Grammarsandlanguages　317
7.4.2　Syntacticanalysis，syntacticclassifier　319
7.4.3　Syntacticclassifierlearning，grammarinference　321
7.5　Recognitionasgraphmatching　323
7.5.1　Isomorphismofgraphsandsub-graphs　324
7.5.2　Similarityofgraphs　328
7.6　Optimizationtechniquesinrecognition　328
7.6.1　Geneticalgorithms　330
7.6.2　Simulatedannealing　333
7.7　Fuzzysystems　336
7.7.1　Fuzzysetsandfuzzymembershipfunctions　336
7.7.2　Fuzzysetoperators　338
7.7.3　Fuzzyreasoning　339
7.7.4　Fuzzysystemdesignandtraining　343
7.8　Summary　344
7.9　Exercises　347
7.10　References　354

8　Imageunderstanding　362
8.1　Imageunderstandingcontrolstrategies　364
8.1.1　Parallelandserialprocessingcontrol　364
8.1.2　Hierarchicalcontrol　364
8.1.3　Bottom-upcontrolstrategies　365
8.1.4　Model-basedcontrol　strategies　366
8.1.5　Combinedcontrolstrategies　367
8.1.6　Non-hierarchicalcontrol　371
8.2　Activecontourmodels-snakes　374
8.3　Pointdistributionmodels　380
8.4　Patternrecognitionmethodsinimageunderstanding　390
8.4.1　Contextualimageclassification　392
8.5　Scenelabelingandconstraintpropagation　397
8.5.1　Discreterelaxation　398
8.5.2　Probabilisticrelaxation　400
8.5.3　Searchinginterpretationtrees　404
8.6　Semanticimagesegmentationandunderstanding　404
8.6.1　Semanticregiongrowing　406
8.6.2　Geneticimageinterpretation　408
8.7　HiddenMarkovmodels　417
8.8　Summary　423
8.9　Exercises　426
8.10　References　428

9　3DVision，geometry，andradiometry　441
9.1　3Dvisiontasks　442
9.1.1　Marrstheory　444
9.1.2　Othervisionparadigms：Activeandpurposivevision　446
9.2　Geometryfor3DVision　448
9.2.1　Basicsofprojectivegeometry　448
9.2.2　Thesingleperspectivecamera　449
9.2.3　Anoverviewofsinglecameracalibration　453
9.2.4　Calibrationofonecamerafromaknownscene　455
9.2.5　Twocameras，stereopsis　457
9.2.6　Thegeometryoftwocameras；thefundamentalmatrix　460
9.2.7　Relativemotionofthecamera；theessentialmatrix　462
9.2.8　Fundamentalmatrixestimationfromimagepointcorrespondences　464
9.2.9　Applicationsofepipolargeometryinvision　466
9.2.10　Threeandmorecameras　471
9.2.11　Stereocorrespondencealgorithms　476
9.2.12　Activeacquisitionofrangeimages　483
9.3　Radiometryand3Dvision　486
9.3.1　Radiometricconsiderationsindetermininggray-level　486
9.3.2　Surfacereflectance　490
9.3.3　Shapefromshading　494
9.3.4　Photometricstereo　498
9.4　Summary　499
9.5　Exercises　501
9.6　References　502

10　Useof3Dvision　508
10.1　ShapefromX　508
10.1.1　Shapefrommotion　508
10.1.2　Shapefromtexture　515
10.1.3　OthershapefromXtechniques　517
10.2　Full3Dobjects　519
10.2.1　3Dobjects，models，andrelatedissues　519
10.2.2　Linelabeling　521
10.2.3　Volumetricrepresentation，directmeasurements　523
10.2.4　Volumetricmodelingstrategies　525
10.2.5　Surfacemodelingstrategies　527
10.2.6　Registeringsurfacepatchesandtheirfusiontogetafull3Dmodel　529
10.3　3Dmodel-basedvision　535
10.3.1　Generalconsiderations　535
10.3.2　Goadsalgorithm　537
10.3.3　Model-basedrecognitionofcurvedobjectsfromintensityimages　541
10.3.4　Model-basedrecognitionbasedonrangeimages　543
10.4　2Dview-basedrepresentationsofa3Dscene　544
10.4.1　Viewingspace　544
10.4.2　Multi-viewrepresentationsandaspectgraphs　544
10.4.3　Geonsasa2Dview-basedstructuralrepresentation　545
10.4.4　Visualizing3Dreal-worldscenesusingstoredcollectionsof2Dviews　546
10.5　Summary　551
10.6　Exercises　552
10.7　References　553

11　Mathematicalmorphology　559
11.1　Basicmorphologicalconcepts　559
11.2　Fourmorphologicalprinciples　561
11.3　Binarydilationanderosion　563
11.3.1　Dilation　563
11.3.2　Erosion　565
11.3.3　Hit-or-misstransformation　568
11.3.4　Openingandclosing　568
11.4　Gray-scaledilationanderosion　568
11.4.1　Topsurface，umbra，andgray-scaledilationanderosion　570
11.4.2　Umbrahomeomorphismtheorem，propertiesoferosionanddilation，openingandclosing　573
11.4.3　Tophattransformation　574
11.5　Skeletonsandobjectmarking　576
11.5.1　Homotopictransformations　576
11.5.2　Skeleton，maximalball　576
11.5.3　Thinning，thickening，andhomotopicskeleton　578
11.5.4　Quenchfunction，ultimateerosion　581
11.5.5　Ultimateerosionanddistancefunctions　584
11.5.6　Geodesictransformations　585
11.5.7　Morphologicalreconstruction　586
11.6　Granulometry　589
11.7　Morphologicalsegmentationandwatersheds　590
11.7.1　Particlessegmentation，marking，andwatersheds　590
11.7.2　Binarymorphologicalsegmentation　592
11.7.3　Gray-scalesegmentation，watersheds　594
11.8　Summary　595
11.9　Exercises　597
11.10　References　598

12　Lineardiscreteimagetransforms　600
12.1　Basictheory　600
12.2　Fouriertransform　602
12.3　Hadamardtransform　604
12.4　Discretecosinetransform　605
12.5　Wavelets　606
12.6　Otherorthogonalimagetransforms　608
12.7　Applicationsofdiscreteimagetransforms　609
12.8　Summary　613
12.9　Exercises　617
12.10　References　619

13　Imagedatacompression　621
13.1　Imagedataproperties　622
13.2　Discreteimagetransformsinimagedatacompression　623
13.3　Predictivecompressionmethods　624
13.4　Vectorquantization　629
13.5　Hierarchicalandprogressivecompressionmethods　630
13.6　Comparisonofcompressionmethods　631
13.7　Othertechniques　632
13.8　Coding　633
13.9　JPEGandMPEGimagecompression　634
13.9.1　JPEG—stillimagecompression　634
13.9.2　MPEG-full-motionvideocompression　636
13.10　Summary　637
13.11　Exercises　640
13.12　References　641

14　Texture　646
14.1　Statisticaltexturedescription　649
14.1.1　Methodsbasedonspatialfrequencies　649
14.1.2　Co-occurrencematrices　651
14.1.3　Edgefrequency　653
14.1.4　Primitivelength(runlength)　655
14.1.5　Lawstextureenergymeasures　565
14.1.6　Fractaltexturedescription　657
14.1.7　Otherstatisticalmethodsoftexturedescription　659
14.2　Syntactictexturedescriptionmethods　660
14.2.1　Shapechaingrammars　661
14.2.2　Graphgrammars　663
14.2.3　Primitivegroupinginhierarchicaltextures　664
14.3　Hybridtexturedescriptionmethods　666
14.4　Texturerecognitionmethodapplications　667
14.5　Summary　668
14.6　Exercises　670
14.7　References　672

15　Motionanalysis　679
15.1　Differentialmotionanalysismethods　682
15.2　Opticalflow　685
15.2.1　Opticalflowcomputation　686
15.2.2　Globalandlocalopticalflowestimation　689
15.2.3　Opticalflowcomputationapproaches　690
15.2.4　Opticalflowinmotionanalysis　693
15.3　Analysisbasedoncorrespondenceofinterestpoints　696
15.3.1　Detectionofinterestpoints　696
15.3.2　Correspondenceofinterestpoints　697
15.3.3　Objecttracking　700
15.4　Kalmanfilters　708
15.4.1　Example　709
15.5　Summary　710
15.6　Exercises　712
15.7　References　714

16　Casestudies　722
16.1　Anopticalmusicrecognitionsystem　722
16.2　Automatedimageanalysisincardiology　727
16.2.1　Robustanalysisofcoronaryangiograms　730
16.2.2　Knowledge-basedanalysisofintra-vascularultrasound　733
16.3　Automatedidentificationofairwaytrees　738
16.4　Passivesurveillance　744
16.5　References　750
Index　755