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2D 计算机视觉:原理、算法及应用

2D 计算机视觉:原理、算法及应用

作者: 章毓晋

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已完结现代当代当代文学
作品简介

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)。

目录 (287章)
倒序
正文
第1章计算机视觉基础1.1视觉基础1.1.1视觉1.1.2视感觉和视知觉1.1.3视觉过程1.2视觉和图像1.2.1图像和数字图像1.2.2图像和像素表示1.2.3图像存储与文件格式1.2.4图像显示和打印方法1.3视觉系统和图像技术1.3.1视觉系统流程1.3.2图像技术层次1.3.3图像技术类别1.4本书架构和内容概况1.4.1结构框架和主要内容1.4.2各章概况1.4.3先修基础1.5各节要点和进一步参考第2章2D图像采集2.1采集装置和性能指标2.1.1CCD传感器2.1.2CMOS传感器2.1.3常用性能指标2.1.4图像采集流程2.2图像亮度成像模型2.2.1光度学基础2.2.2均匀照度2.2.3简单亮度成像模型2.3图像空间成像模型2.3.1投影成像几何2.3.2基本成像模型2.3.3一般成像模型2.4采样和量化2.4.1空间和幅度分辨率2.4.2图像数据量与质量2.5像素之间的关系2.5.1像素邻域及连通2.5.2像素间距离2.6各节要点和进一步参考第3章空域增强3.1图像间运算3.1.1算术运算3.1.2逻辑运算3.2图像灰度映射3.2.1图像求反3.2.2对比度拉伸3.2.3动态范围压缩3.3直方图均衡化3.3.1图像直方图3.3.2原理和步骤3.4直方图规定化3.4.1原理和步骤3.4.2单映射规则和组映射规则3.5空域卷积增强3.5.1模板卷积3.5.2空域滤波3.6各节要点和进一步参考第4章频域增强4.1傅里叶变换和频域增强4.1.1傅里叶变换4.1.2傅里叶变换特性4.1.3频域增强4.2频域低通滤波器4.2.1理想低通滤波器4.2.2巴特沃斯低通滤波器4.3频域高通滤波器4.3.1理想高通滤波器4.3.2巴特沃斯高通滤波器4.4带通带阻滤波器4.4.1带通滤波器4.4.2带阻滤波器4.4.3带通滤波器和带阻滤波器的联系4.4.4陷波滤波器4.4.5交互消除周期噪声4.5同态滤波器4.5.1同态滤波流程4.5.2同态滤波消噪4.6各节要点和进一步参考第5章图像恢复5.1图像退化5.1.1图像退化模型5.1.2图像退化模型性质5.2逆滤波5.2.1无约束恢复5.2.2逆滤波模型5.3维纳滤波5.3.1有约束恢复5.3.2维纳滤波器5.4几何失真校正5.4.1空间变换5.4.2灰度插值5.5图像修补5.5.1图像修补原理5.5.2图像修补示例5.6各节要点和进一步参考第6章彩色增强6.1彩色视觉6.1.1三基色和颜色表示6.1.2色度图6.2彩色模型6.2.1RGB模型6.2.2HSI模型6.2.3从RGB转换到HSI6.2.4从HSI转换到RGB6.3伪彩色增强6.3.1亮度切割6.3.2从灰度到彩色的变换6.3.3频域滤波6.4真彩色增强6.4.1单分量真彩色增强6.4.2全彩色增强6.5各节要点和进一步参考第7章图像分割7.1定义和算法分类7.1.1图像分割定义7.1.2图像分割算法分类7.2微分边缘检测7.2.1微分边缘检测原理7.2.2空域微分算子7.3主动轮廓模型7.3.1主动轮廓7.3.2能量函数7.4阈值化分割7.4.1原理步骤7.4.2阈值选取7.5基于过渡区选取阈值7.5.1过渡区和有效平均梯度7.5.2有效平均梯度的极值点和过渡区边界7.5.3阈值选取7.6区域生长7.6.1基本方法7.6.2问题和改进7.7各节要点和进一步参考第8章基元检测8.1兴趣点检测8.1.1利用二阶导数检测角点8.1.2哈里斯兴趣点算子8.1.3积分角点检测8.2椭圆目标检测8.2.1直径二分法8.2.2弦-切线法8.2.3椭圆的其他参数8.3哈夫变换8.3.1点-线对偶性8.3.2计算步骤8.3.3极坐标方程8.4广义哈夫变换8.4.1推广原理8.4.2完整广义哈夫变换8.5各节要点和进一步参考第9章目标表达9.1轮廓的链码表达9.1.1链码表达9.1.2链码归一化9.2轮廓标志9.2.1距离-角度标志9.2.2切线角-弧长标志9.2.3斜率-密度标志9.2.4距离-弧长标志9.3轮廓的多边形近似9.3.1最小周长多边形9.3.2聚合多边形9.3.3分裂多边形9.4目标的层次表达9.4.1四叉树表达法9.4.2二叉树表达法9.5目标的围绕区域9.5.1外接盒9.5.2最小包围长方形9.5.3凸包9.6目标的骨架表达9.6.1骨架和骨架点9.6.2骨架算法9.7各节要点和进一步参考第10章目标描述10.1轮廓基本描述参数10.1.1轮廓长度10.1.2轮廓直径10.1.3斜率、曲率和角点10.2区域基本描述参数10.2.1区域面积10.2.2区域重心10.2.3区域灰度特性10.3轮廓的傅里叶描述10.3.1傅里叶轮廓描述符10.3.2傅里叶描述随轮廓的变化10.4轮廓的小波描述10.4.1小波变换基础10.4.2小波轮廓描述符10.5区域不变矩描述10.5.1中心矩10.5.2区域不变矩10.5.3区域仿射不变矩10.6目标关系描述10.6.1字符串描述10.6.2树结构描述10.7各节要点和进一步参考第11章纹理描述11.1纹理的统计描述11.1.1共生矩阵11.1.2基于共生矩阵的纹理描述符11.1.3基于能量的纹理描述符11.2纹理的结构描述11.2.1结构法基础11.2.2纹理镶嵌11.2.3局部二值模式11.3纹理的频谱描述11.3.1傅里叶频谱11.3.2贝塞尔-傅里叶频谱11.4各节要点和进一步参考第12章形状描述12.1形状紧凑性描述符12.1.1外观比12.1.2形状因子12.1.3偏心率12.1.4球状性12.1.5圆形性12.1.6描述符比较12.2形状复杂性描述符12.2.1形状复杂性的简单描述符12.2.2利用模糊图的直方图分析描述形状复杂度12.2.3饱和度12.3基于离散曲率的描述符12.3.1曲率与几何特征12.3.2离散曲率12.3.3离散曲率的计算12.3.4基于曲率的描述符12.4拓扑结构描述符12.4.1欧拉数12.4.2交叉数和连接数12.5各节要点和进一步参考第13章目标分类13.1不变量交叉比13.1.1交叉比13.1.2非共线点的不变量13.1.3对称的交叉比函数13.1.4交叉比应用示例13.2统计模式分类13.2.1模式分类原理13.2.2最小距离分类器13.2.3最优统计分类器13.2.4自适应自举13.3支持向量机13.3.1线性可分类13.3.2线性不可分类13.4各节要点和进一步参考A.1基本集合定义A.2二值数学形态学基本运算A.2.1二值膨胀和腐蚀A.2.2二值开启和闭合A.3二值数学形态学组合运算A.3.1击中-击不中变换A.3.2二值组合运算A.4二值数学形态学实用算法A.4.1噪声滤除A.4.2角点检测A.4.3轮廓提取A.4.4区域填充A.4.5目标检测和定位A.4.6连通组元抽取A.4.7区域骨架提取A.5各节要点和进一步参考B.1视觉恒常性理论B.1.1各种恒常性B.1.2视网膜皮层理论B.2图像增强应用B.2.1雾天图像增强B.2.2红外图像增强B.3各节要点和进一步参考自我检测题(1)自我检测题(2)自我检测题(3)自我检测题(4)自我检测题(5)自我检测题(6)自我检测题(7)自我检测题(8)自我检测题(9)自我检测题(10)自我检测题(11)自我检测题答案(1)自我检测题答案(2)术语索引(1)术语索引(2)术语索引(3)术语索引(4)
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