图像工程·中册:图像分析(第4版)

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章毓晋 著
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出版社: 清华大学出版社
ISBN:9787302493006
版次:4
商品编码:12335364
包装:平装
开本:16开
出版时间:2018-02-01
用纸:胶版纸
页数:447
字数:703000

具体描述

内容简介

本书为《图像工程》第4版的中册,主要介绍图像工程的第二层次——图像分析的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及国际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)介绍图像分割技术,其中第2章介绍图像分割的基础知识和基本方法,第3章介绍一些典型的图像分割技术,第4章介绍对基本分割技术的推广,第5章介绍对图像分割的评价研究。第2单元(包含第6~8章)介绍对分割出来的目标的表达描述技术,其中第6章介绍目标表达技术,第7章介绍目标描述技术,第8章介绍进一步的测量和误差分析内容。第3单元(包含第9~12章)介绍目标特性分析技术,其中第9章介绍纹理分析技术,第10章介绍形状分析技术,第11章介绍运动分析技术。

第12章介绍显著性和属性。

第4单元(包含第13~15章)介绍一些相关的数学工具,其中第13章介绍二值图像数学形态学,第14章介绍灰度图像数学形态学,第15章介绍图像模式识别原理和方法。书中的附录介绍了人脸和表情识别的原理和技术,是与第15章相关的应用和扩展。书中还提供了大量例题、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、计算机视觉等学科大学本科专业基础课或研究生专业课教材,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。


目录




目录



第1章绪论


1.1图像和图像工程


1.1.1图像基础


1.1.2图像工程


1.2图像分析概论


1.2.1图像分析定义和研究内容


1.2.2图像分析系统


1.3图像分析中的数字化


1.3.1离散距离


1.3.2连通组元


1.3.3数字化模型


1.3.4数字弧和弦


1.4距离变换


1.4.1定义和性质


1.4.2局部距离的计算


1.4.3距离变换的实现


1.5内容框架和特点


总结和复习


第1单元图 像 分 割


第2章图像分割基础


2.1图像分割定义和技术分类


2.2并行边界技术


2.2.1边缘及检测原理


2.2.2正交梯度算子


2.2.3方向微分算子


2.2.4二阶导数算子


2.2.5边界闭合


2.3串行边界技术


2.3.1主动轮廓模型


2.3.2能量函数


2.4并行区域技术


2.4.1原理和分类


2.4.2依赖像素的阈值选取


2.4.3依赖区域的阈值选取


2.4.4依赖坐标的阈值选取


2.4.5空间聚类


2.5串行区域技术


2.5.1区域生长


2.5.2分裂合并


总结和复习



第3章典型分割算法


3.1兴趣点检测


3.1.1二阶导数检测角点


3.1.2最小核同值区算子


3.1.3哈里斯兴趣点算子


3.2图割方法


3.3特色的阈值化和聚类技术


3.3.1多分辨率阈值选取


3.3.2借助过渡区选择阈值


3.3.3借助均移确定聚类


3.4分水岭分割算法


3.4.1基本原理和步骤


3.4.2算法改进和扩展


总结和复习



第4章分割技术扩展


4.1从像素单元到目标单元


4.1.1像素和目标之间的单元


4.1.2椭圆目标检测


4.2从哈夫变换到广义哈夫变换


4.2.1哈夫变换


4.2.2广义哈夫变换原理


4.2.3完整广义哈夫变换


4.3从像素精度到亚像素精度


4.3.1基于矩保持的技术


4.3.2利用一阶微分期望值的技术


4.3.3借助切线信息的技术


4.4从2�睤图像到3�睤图像


4.4.13�睤边缘检测


4.4.23�睤图像阈值化


4.5从灰度图像到彩色图像


4.5.1彩色空间的选择


4.5.2彩色图像分割策略


总结和复习



第5章分割评价比较


5.1分割评价研究分类


5.2分割算法评价框架


5.3分割评价的准则


5.3.1分析法准则


5.3.2优度试验法准则


5.3.3差异试验法准则


5.4分割算法评价示例


5.4.1实验算法和图像


5.4.2实验结果和讨论


5.5评价方法和准则比较


5.5.1方法讨论和对比


5.5.2准则的分析比较


5.5.3准则的实验比较


5.6基于评价的算法优选系统


5.6.1算法优选思想和策略


5.6.2优选系统的实现和效果


总结和复习


第2单元表 达 描 述


第6章目标表达


6.1基于边界的表达


6.1.1技术分类


6.1.2链码


6.1.3边界段


6.1.4边界标志


6.1.5多边形


6.1.6地标点


6.2基于区域的表达


6.2.1技术分类


6.2.2空间占有数组


6.2.3四叉树


6.2.4金字塔


6.2.5围绕区域


6.2.6骨架


6.3基于变换的表达


6.3.1技术分类


6.3.2傅里叶变换表达


总结和复习



第7章目标描述


7.1基于边界的描述


7.1.1简单边界描述符


7.1.2形状数


7.1.3边界矩


7.2基于区域的描述


7.2.1简单区域描述符


7.2.2拓扑描述符


7.2.3区域不变矩


7.3对目标关系的描述


7.3.1目标标记和计数


7.3.2点目标的分布


7.3.3字符串描述


7.3.4树结构描述


总结和复习



第8章测量和误差分析


8.1直接测度和间接测度


8.2需区别的术语


8.2.1准确性和精确性


8.2.2模型假设和实际观察


8.2.34�擦�通和8�擦�通


8.3影响测量误差的因素


8.3.1误差来源


8.3.2光学镜头分辨率


8.3.3采样密度


8.3.4分割算法


8.3.5特征计算公式


8.3.6综合影响


8.3.7随机样本共识


8.4误差分析


总结和复习


第3单元特 性 分 析


第9章纹理分析


9.1纹理研究概况


9.2纹理描述的统计方法


9.2.1灰度共生矩阵


9.2.2基于共生矩阵的纹理描述符


9.2.3基于能量的纹理描述符


9.3纹理描述的结构方法


9.3.1结构描述法基础


9.3.2纹理镶嵌


9.3.3局部二值模式


9.4纹理描述的频谱方法


9.4.1傅里叶频谱


9.4.2盖伯频谱


9.5一种纹理分类合成方法


9.6纹理分割


9.6.1有监督纹理分割


9.6.2无监督纹理分割


总结和复习



第10章形状分析


10.1形状定义和研究


10.2平面形状的分类


10.3形状特性的描述


10.3.1形状紧凑性描述


10.3.2形状复杂性描述


10.4基于技术的描述


10.4.1基于多边形的描述符


10.4.2基于离散曲率的描述符


10.5拓扑结构的描述


10.6分形维数


总结和复习



第11章运动分析


11.1运动研究内容


11.2运动目标检测


11.2.1背景建模


11.2.2光流场


11.2.3特定运动模式的检测


11.3运动目标分割


11.3.1目标分割和运动信息提取


11.3.2稠密光流算法


11.3.3基于参数和模型的分割


11.4运动目标跟踪


11.4.1典型技术


11.4.2子序列决策策略


总结和复习



第12章显著性和属性


12.1显著性概述


12.2显著性检测


12.3显著区域分割提取


12.3.1基于对比度幅值


12.3.2基于对比度分布


12.3.3基于最小方向对比度


12.3.4显著目标分割和评价


12.4属性描述概况


12.5属性提取中的特征比较


12.6属性应用


12.6.1跨类目标分类


12.6.2属性学习和目标识别


12.6.3基于局部动作属性的动作分类


总结和复习


第4单元数 学 工 具


第13章数学形态学:二值


13.1基本集合定义


13.2二值形态学基本运算


13.2.1二值膨胀和腐蚀


13.2.2二值开启和闭合


13.2.3二值基本运算性质


13.3二值形态学组合运算


13.3.1击中�不鞑恢斜浠�


13.3.2二值组合运算


13.4二值形态学实用算法


总结和复习



第14章数学形态学:灰度


14.1灰度图像的排序


14.2灰度形态学基本运算


14.2.1灰度膨胀和腐蚀


14.2.2灰度开启和闭合


14.2.3灰度基本运算性质


14.3灰度形态学组合运算


14.4灰度形态学实用算法


14.5图像代数


总结和复习



第15章图像识别


15.1模式和分类


15.2不变量交叉比


15.2.1交叉比


15.2.2非共线点的不变量


15.2.3对称的交叉比函数


15.2.4交叉比应用示例


15.3统计模式识别


15.3.1最小距离分类器


15.3.2最优统计分类器


15.3.3自适应自举


15.4感知机和支持向量机


15.4.1感知机


15.4.2支持向量机


15.5结构模式识别


15.5.1字符串结构识别


15.5.2树结构识别


总结和复习



附录A人脸和表情识别


A.1生物特征识别


A.2人脸检测定位


A.2.1基本方法


A.2.2基于豪斯道夫距离的方法


A.3脸部器官提取和跟踪


A.3.1眼睛几何模型及确定


A.3.2眨眼过程中的眼睛轮廓跟踪


A.4表情识别


A.4.1表情识别和步骤


A.4.2表情特征提取


A.4.3基于盖伯变换的特征提取


A.4.4表情分类


A.4.5基于高阶奇异值分解的分类


A.5人脸识别


A.5.1边缘本征矢量加权方法


A.5.2非特定表情人脸识别


部分思考题和练习题解答


参考文献


主题索引



精彩书摘

第3章典型分割算法

图像分割的技术一直在不断发展,已有很多种方法提了出来。本章仅介绍几种具有比较特殊思路的典型方法作为例子。在2.1节中曾将图像分割技术分为4大类,本章以下各节介绍的内容也分别对应这4大类分割技术。

根据上述的讨论,本章各节将安排如下。

3.1节先介绍利用二阶导数对兴趣点的检测,再讨论既可用于边缘检测也可用于角点检测的最小核同值区算子的具体方法和特点,最后介绍哈里斯兴趣点算子,它们都属于并行边界类技术。

3.2节介绍一种结合了图像整体信息和局部信息,并利用了图结构的特殊方法——图割方法,它属于串行边界类技术。

3.3节介绍3种不同的属于并行区域类技术的方法,分别是借助小波变换的多分辨率特性阈值化方法、借助过渡区的阈值化方法和借助均移确定聚类的分割方法。

3.4节介绍一种结合了图像整体信息和局部信息的特殊方法——基于分水岭的方法,除了基本原理还讨论了对基本算法的改进和扩展。虽然分水岭本身对应边界,但这种方法更多地是利用边界所包围的区域性质来工作的,所以是一种串行区域类技术。

3.1兴趣点检测

兴趣点或感兴趣点泛指图像中或目标上具有特定几何性质或属性性质的点,例如角点、拐点、梯度极值点等。对兴趣点的检测有很多方法,下面先讨论利用二阶导数来检测角点,再介绍两种比较有特色的检测算子,可检测多种类型的兴趣点。

3.1.1二阶导数检测角点

如果一个像素在其小邻域中具有两个明显不同的边缘方向则常可被看作一个角点(或者说小邻域中有两个边缘段,其朝向更偏于互相垂直),也有人将局部曲率(离散曲率计算可参见10.4节)较大的边缘点看作角点。典型的角点检测器仍多基于像素灰度差。

利用二阶导数算子检测角点的原理与利用一阶导数算子检测边缘有些类似。在2�睤图像中,由各个二阶导数组成的对称矩阵可写成(下标指示偏导数的方向):



I(2)=IxxIxy

IyxIyy,Ixy=Iyx(3.1.1)



它给出在被检测点(原点)的局部曲率的信息。上述矩阵有两个特征值,可考虑它们的3种组合情况: ①两个特征值都很小,表示被检测点局部的邻域平坦,检测点非边缘点或角点; ②两个特征值一个很小而另一个很大,表示被检测点局部的邻域呈脊线状,沿一个方向平坦而沿另一个方向变化迅速,被检测点为边缘点; ③两个特征值都很大,表示被检测点为角点。这种检测方法对平移和旋转变换不敏感,也对光照和视角变化有一定的稳定性。

如果旋转坐标系统,可将I(2)变换成对角形式:



I~(2)=Ix~x~0

0Iy~y~=K10

0K2(3.1.2)



此时的二阶导数矩阵给出了在原点的主曲率,即K1和K2。

再回到如I(2)的矩阵,其秩和行列式都是旋转不变的。进一步可分别得到拉普拉斯值和海森值:



Laplacian=Ixx+Iyy=K1+K2(3.1.3)


Hessian=det(I(2))=IxxIyy-I2xy=K1K2(3.1.4)


前言/序言


全套书第4版前言

这是《图像工程》第4版,全套书仍分3册,分别为《图像工程(上册)——图像处理》《图像工程(中册)——图像分析》和《图像工程(下册)——图像理解》。它们全面介绍图像工程的基础概念、基本原理、典型方法、实用技术以及国际上相关内容研究的新成果。

《图像工程》第3版也分3册,名称相同。上、中、下册均在2012年出版,而2013年出版了《图像工程》第3版的3册合订本。第3版至今已重印13次,总计约3万多册。

《图像工程》第2版也分3册,名称相同。上、中、下册分别在2006年、2005年和2007年出版,2007年还出版了《图像工程》第2版的3册合订本。第2版共重印18次,总计近7万册。

《图像工程》第1版也分3册,名称分别为《图像工程(上册)——图像处理和分析》《图像工程(下册)——图像理解和计算机视觉》和《图像工程(附册)——教学参考及习题解答》。三册分别在1999年、2000年和2002年出版。第1版共重印27次,总计约11万册。

《图像工程》的多次重印表明作者一直倡导的,为了对各种图像技术进行综合研究、集成应用而建立的整体框架——图像工程——作为一门系统地研究各种图像理论、技术和应用的新的交叉学科得到了广泛的认可,也在教学中得到大量使用。同时,随着研究的深入和技术的发展,编写新版的工作也逐渐提到议事日程上来。

第4版的编写开始于2016年,是年暑假静心构思了全套书的整体框架。其后,根据框架陆续收集了一些最新的相关书籍和文献(包括印刷版和电子版),并仔细进行了阅读和做了笔记。这为新版的编写打下了一个坚实的基础。期间,还结合以往课堂教学和学生反馈,对一些具体内容(包括习题)进行了整理和调整。第4版内容具有一定的深度和广度,希望读者通过本套书的学习,能够独立地和全面地了解该领域的基本理论、技术、应用和发展。

第4版在编写的方针上,仍如前3版那样力求具有理论性、实用性、系统性、实时性; 在内容叙述上,力求理论概念严谨,论证简明扼要。在内容方面,第4版基本保留了第3版中有代表性的经典内容,同时考虑到图像技术的飞速发展,还认真选取了近年的一些最新研究成果和得到广泛使用的典型技术进行充实。这些新内容既参考了许多有关文献,也结合了作者的一些研究工作和成果以及这些年来的教学教案。除每册书均增加了一章全新内容外,还各增加了多个节和小节,特别还增加了许多例题,其中有些是介绍一些新的选学内容,有些则从其他的角度来补充解释已有的概念和方法。这些例题可根据课时安排、学生基础等选择使用,比较灵活。总体来说,第4版的内容覆盖面更广,介绍更全面细致,整体篇幅比第3版有约20%的增加。

第4版在具体结构和章节安排方面仍然保留了上一版的特点:

第一,各册书均从第2章就开始介绍正式内容,更快进入主题。先修或预备内容分别安排在需要先修部分的同一章前部,从教学角度来说,更加实用,也突出了主线内容。

第二,除第1章绪论外,各册书的正式内容仍都结合成4个主题相关的单元(并画在封面上),每个单元都有具体说明,帮助选择学习。全书有较强的系统性和结构性,也有利于复习考核。

第三,各章中的习题均只有少部分给出了解答,使教师可以更灵活地选择布置。更多的习题和其余的习题解答将会放在出版社网站上,便于补充、改进,网址为www.tup.com.cn。

第四,各册书后均仍有主题索引(并给出了英文),这样既方便在书中查找有关内容,又方便在网上查找有关文献和解释。

第4版还增加了一项新的举措。书中的彩色图片印刷后均为黑白的,但可以通过手机扫描图片旁的二维码,调出存放在出版社网站上的对应彩色图片,获得更多的信息和更好的观察效果。从1996年开始编写《图像工程》第1版以来至今已20多年。期间,作者与许多读者(包括教师、学生、自学者等)有过各种形式的讨论和交流,除了与一些同行面谈外,许多人打来电话或发来电子邮件。这些讨论和交流使作者获得了许多宝贵的意见和建议,在编写这4版中都起到了不可或缺的作用,特别是在解释和描述的详略方面都结合读者反馈意见进行了调整,从而更加容易理解和学习。值得指出的是,书中还汇集了多年来不少听课学生的贡献,许多例题和练习题是在历届学生作业和课堂讨论的基础上提炼出来的,一些图片还直接由学生帮助制作,在选材上也从学生的反馈中受到许多启发。借此机会对他们一并表示衷心的感谢。

书中有相当内容基于作者和他人共同研究的成果,特别是历年研究室的学生(按姓名拼音排): 卜莎莎、边辉、蔡伟、陈权崎、陈挺、陈伟、陈正华、崔崟、程正东、戴声扬、段菲、方慕园、冯上平、傅卓、高永英、葛菁华、侯乐天、胡浩基、黄英、黄翔宇、黄小明、贾波、贾超、贾慧星、姜帆、李佳童、李娟、李乐、李品一、李勍、李睿、李硕、李闻天、李相贤(LEE Sang Hyun)、李小鹏、李雪、梁含悦、刘宝弟、刘晨阳、刘峰、刘锴、刘青棣、刘惟锦、刘晓旻、刘忠伟、陆海斌、陆志云、罗惠韬、罗沄、朴寅奎(PARK In Kyu)、钱宇飞、秦暄、秦垠峰、阮孟贵(NGUYEN Manh Quy)、赛义(Saeid BAGHERI)、沈斌、谭华春、汤达、王树徽、王宇雄、王志国、王志明、王钟绪、温宇豪、文熙安(Tristan VINCENT)、吴高洪、吴纬、夏尔雷(Charley PAULUS)、向振、徐丹、徐枫、徐洁、徐培、徐寅、许翔宇、薛菲、薛景浩、严严、杨劲波、杨翔英、杨忠良、姚玉荣、游钱皓喆、鱼荣珍(EO Young Jin)、俞天利、于信男、袁静、贠亮、张宁、赵雪梅、郑胤、周丹、朱施展、朱小青、朱云峰,博士后高立志、王怀颖以及进修教师崔京守(CHOI Jeong Swu)、郭红伟、石俊生、杨卫平、曾萍萍、张贵仓等。第1版、第2版、第3版和第4版采用的图表除作者本人制作的外,也包括他们在研究工作中收集和实验得到的。该书应该说是多人合作成果的体现。

最后,感谢妻子何芸、女儿章荷铭在各方面的理解和支持!

章毓

2018年元旦于书房

通信: 北京,清华大学电子工程系,100084


办公: 清华大学,罗姆楼,6层305室




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