图像工程:下册:Ⅲ:图像理解:Image understanding9787302503613
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作者章毓晋编著
出版社清华大学出版社
ISBN9787302503613
出版时间2017-04
装帧平装
开本16开
定价89元
货号9246311
上书时间2024-12-14
商品详情
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作者简介
章毓晋,1989年获比利时列日大学应用科学博士学位。1989年至1993年先后为荷兰德尔夫特大学博士后及研究人员。1993年到清华大学工作,1997年起被聘为教授,1998年起被聘为博士生导师,2014年起被聘为教学科研系列的“长聘教授”。已在靠前外发表了500多篇图像工程研究论文,出版了30多本教材和专著。现为中国图象图形学学会副理事长,该学会学术委员会主任。靠前光学工程协会(SPIE)会士(因在图像工程方面的成就);第24届靠前图像处理会议(ICIP 2017)程序委员会主席。
目录
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目录
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第1章绪论
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1.1图像工程的发展
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1.1.1基本概念和定义概括
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1.1.2图像技术发展情况回顾
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1.2图像理解及相关学科
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1.2.1图像理解
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1.2.2计算机视觉
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1.2.3其他相关学科
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1.2.4图像理解的应用领域
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1.3图像理解理论框架
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1.3.1马尔视觉计算理论
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1.3.2对马尔理论框架的改进
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1.3.3关于马尔重建理论的讨论
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1.3.4新理论框架的研究
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1.4内容框架和特点
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总结和复习
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第1单元采
集 表 达
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第2章摄像机成像
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2.1视觉过程
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2.2摄像机成像模型
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2.2.1基本摄像机模型
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2.2.2近似投影模式
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2.2.3一般摄像机模型
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2.2.4通用成像模型
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2.3摄像机标定
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2.3.1标定程序和参数
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2.3.2两级标定法
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2.4亮度成像
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2.4.1光度学和光源
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2.4.2从亮度到照度
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总结和复习
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第3章压缩感知与成像
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3.1压缩感知概述
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3.2稀疏表达
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3.3测量矩阵及特性
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3.3.1采样/测量模型
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3.3.2测量矩阵特性
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3.4解码重构
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3.4.1重构原理
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3.4.2测量矩阵的校准
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3.4.3典型重构算法
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3.5稀疏编码与字典学习
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3.5.1字典学习与矩阵分解
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3.5.2非负矩阵分解
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3.5.3端元提取
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3.5.4稀疏编码
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3.6压缩感知的成像应用
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3.6.1单像素相机
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3.6.2压缩感知磁共振成像
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总结和复习
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第4章深度信息采集
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4.1高维图像和成像方式
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4.1.1高维图像种类
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4.1.2本征图像和非本征图像
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4.1.3深度成像方式
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4.2双目成像模式
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4.2.1双目横向模式
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4.2.2双目会聚横向模式
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4.2.3双目轴向模式
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4.3深度图像直接采集
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4.3.1飞行时间法
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4.3.2结构光法
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4.3.3莫尔等高条纹法
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4.3.4深度和亮度图像同时采集
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4.4显微镜3D分层成像
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4.4.1景深和焦距
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4.4.2显微镜3D成像
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4.4.3共聚焦显微镜3D成像
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总结和复习
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第5章3D景物表达
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5.1曲线和曲面的局部特征
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5.1.1曲线局部特征
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5.1.2曲面局部特征
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5.23D表面表达
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5.2.1参数表达
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5.2.2表面朝向表达
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5.3等值面的构造和表达
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5.3.1行进立方体算法
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5.3.2覆盖算法
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5.4从并行轮廓插值3D表面
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5.53D实体表达
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5.5.1基本表达方案
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5.5.2广义圆柱体表达
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总结和复习
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第2单元景
物 重 建
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第6章立体视觉:
双目
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6.1立体视觉模块
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6.2基于区域的双目立体匹配
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6.2.1模板匹配
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6.2.2立体匹配
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6.3基于特征的双目立体匹配
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6.3.1基本步骤
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6.3.2尺度不变特征变换
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6.3.3加速鲁棒性特征
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6.3.4动态规划匹配
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6.4视差图误差检测与校正
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总结和复习
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第7章立体视觉:
多目
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7.1水平多目立体匹配
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7.1.1水平多目图像
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7.1.2倒距离
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7.2正交三目立体匹配
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7.2.1基本原理
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7.2.2基于梯度分类的正交匹配
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7.3多目立体匹配
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7.3.1任意排列三目立体匹配
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7.3.2正交多目立体匹配
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7.4亚像素级视差计算
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总结和复习
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第8章景物恢复:
多图像
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8.1单目景物恢复
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8.2光度立体学
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8.2.1景物亮度和图像亮度
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8.2.2表面反射特性和亮度
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8.2.3景物表面朝向
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8.2.4反射图和亮度约束方程
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8.2.5光度立体学求解
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8.3从运动求取结构
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8.3.1光流和运动场
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8.3.2光流方程求解
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8.3.3光流与表面取向
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8.3.4光流与相对深度
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总结和复习
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第9章景物恢复:
单图像
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9.1从影调恢复形状
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9.1.1影调与形状
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9.1.2亮度方程求解
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9.2纹理与表面朝向
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9.2.1单目成像和畸变
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9.2.2由纹理变化恢复朝向
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9.2.3检测线段纹理消失点
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9.2.4确定图像外消失点
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9.3由焦距确定深度
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9.4根据三点透视估计位姿
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总结和复习
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第3单元场
景 解 释
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第10章知识表达和推理
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10.1知识基础
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10.2场景知识
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10.2.1模型
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10.2.2属性超图
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10.2.3基于知识的建模
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10.3过程知识
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10.4知识表达
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10.4.1知识表达要求
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10.4.2知识表达类型
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10.4.3图像理解系统中的知识模块
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10.4.4基本知识表达方案
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10.5逻辑系统
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10.5.1谓词演算规则
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10.5.2利用定理证明来推理
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10.6语义网
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10.7产生式系统
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总结和复习
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第11章广义匹配
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11.1匹配概述
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11.1.1匹配策略和类别
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11.1.2匹配和配准
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11.1.3匹配评价
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11.2目标匹配
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11.2.1匹配的度量
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11.2.2对应点匹配
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11.2.3字符串匹配
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11.2.4惯量等效椭圆匹配
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11.2.5形状矩阵匹配
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11.3动态模式匹配
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11.4关系匹配
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11.5图同构匹配
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11.5.1图论简介
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11.5.2图同构和匹配
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11.6线条图标记和匹配
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总结和复习
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第12章场景分析和语义解释
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12.1场景理解概述
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12.2模糊推理
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12.2.1模糊集和模糊运算
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12.2.2模糊推理方法
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12.3遗传算法图像解释
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12.3.1遗传算法原理
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12.3.2语义分割和解释
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12.4场景目标标记
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12.5场景分类
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12.5.1词袋/特征包模型
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12.5.2pLSA模型
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12.5.3LDA模型
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总结和复习
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第4单元研
究 示 例
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第13章多传感器图像信息融合
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13.1信息融合概述
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13.2图像融合
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13.2.1图像融合的主要步骤
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13.2.2图像融合的三个层次
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13.2.3图像融合效果评价
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13.3像素级融合方法
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13.3.1基本融合方法
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13.3.2融合方法的结合
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13.3.3小波融合时的分解层数
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13.3.4压缩感知图像融合
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13.3.5像素级融合示例
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13.4特征级和决策级融合方法
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13.4.1贝叶斯法
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13.4.2证据推理法
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13.4.3粗糙集理论法
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总结和复习
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第14章基于内容的图像和视频检索
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14.1图像和视频检索原理
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14.2视觉特征的匹配和检索
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14.2.1颜色特征匹配
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14.2.2纹理特征计算
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14.2.3多尺度形状特征
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14.2.4综合特征检索
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14.3基于运动特征的视频检索
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14.3.1全局运动特征
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14.3.2局部运动特征
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14.4视频节目分析和索引
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14.4.1新闻视频结构化
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14.4.2体育比赛视频排序
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14.4.3家庭录像视频组织
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14.5语义分类检索
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14.5.1基于视觉关键词的图像分类
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14.5.2高层语义与气氛
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总结和复习
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第15章时空行为理解
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15.1时空技术
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15.2时空兴趣点
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15.3动态轨迹学习和分析
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15.3.1自动场景建模
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15.3.2学习路径
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15.3.3自动活动分析
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15.4动作分类和识别
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15.4.1动作分类
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15.4.2动作识别
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15.5活动和行为建模
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15.5.1动作建模
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15.5.2活动建模和识别
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15.6主体与动作联合建模
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15.6.1单标签主体动作识别
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15.6.2多标签主体动作识别
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15.6.3主体动作语义分割
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总结和复习
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附录A视觉和视知觉
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A.1视知觉概述
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A.2视觉特性
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A.2.1视觉的空间特性
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A.2.2视觉的时间特性
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A.2.3视觉的亮度特性
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A.3形状知觉
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A.3.1轮廓
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A.3.2图形和背景
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A.3.3几何图形错觉
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A.4空间知觉
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A.4.1非视觉性深度线索
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A.4.2双目深度线索
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A.4.3单目深度线索
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A.5运动知觉
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部分思考题和练习题解答
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参考文献
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主题索引
主编推荐
图像工程由清华大学章毓晋教授编著,是图像领域经典,已印刷60多次,20多万册。全套书分为图像处理、分析、理解三个层次(三册),全面涵盖基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及上有关研究的新成果。第1版获全国普通高等学校教材一等奖;第2版评为全国普通高等教育“十一五”精品教材;第3版评为“十二五”普通高等教育本科*规划教材,2013年北京高等教育精品教材。
精彩内容
本书为《图像工程》第4版的下册,主要介绍图像工程的第三层次——图像理解的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及上有关研究的新成果。 本书主要分为4个单元。第1单元(包含第2~5章)介绍图像采集表达技术,其中第2章介绍摄像机成像模型和标定技术,第3章介绍压缩感知理论及其在成像中的应用,第4章介绍采集含深度信息图像的方法,第5章介绍各种表达3D景物的技术。第2单元(包含第6~9章)介绍景物重建技术,其中第6章介绍双目立体视觉方法,第7章介绍多目立体视觉方法,第8章介绍从多幅图像恢复景物的技术,第9章介绍从单幅图像恢复景物的技术。第3单元(包含第10~12章)介绍场景解释技术,其中第10章介绍知识表达和推理方法,第11章介绍目标和符号匹配技术,第12章介绍场景分析和语义解释的内容。第4单元(包含第13~15章)介绍三个研究方向的示例,其中第13章介绍多传感器图像信息融合方法,第14章介绍基于内容的图像和视频检索技术,第15章介绍时空行为理解的内容。书中的附录介绍了有关视觉和视知觉的一些知识,与各章都有一些联系。书中还提供大量例题、思考题和练习题,并对部分练习题提供了解答。书末还给出了主题索引。 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、计算机视觉等学科研究生专业基础或专业课教材,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、测绘和军事侦察等领域的科技工作者参考。
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