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圖像工程(中冊):圖像分析(第3版)圖書
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圖像工程(中冊):圖像分析(第3版)

全新正版圖書
  • 所屬分類:圖書 >教材>征訂教材>高職高專  
  • 作者:[章毓晉]
  • 產(chǎn)品參數(shù):
  • 叢書名:--
  • 國際刊號:9787302288299
  • 出版社:清華大學(xué)出版社
  • 出版時間:2012-09
  • 印刷時間:2012-09-01
  • 版次:3
  • 開本:16開
  • 頁數(shù):236
  • 紙張:膠版紙
  • 包裝:平裝-膠訂
  • 套裝:

內(nèi)容簡介

本冊書為《圖像工程》第3版的中冊,主要介紹圖像工程的第二層次——圖像分析的基本概念、基本原理、典型方法、實用技術(shù)以及國際上有關(guān)研究的新成果。

本冊書主要分為4個單元。第1單元(包含第2~5章)介紹圖像分割技術(shù),其中第2章介紹圖像分割的基礎(chǔ)知識和基本方法,第3章介紹一些典型的圖像分割技術(shù),第4章介紹對基本分割技術(shù)的推廣,第5章介紹對圖像分割的評價研究。第2單元(包含第6~8章)介紹對分割出目標(biāo)的表達(dá)描述技術(shù),其中第6章介紹目標(biāo)表達(dá)技術(shù),第7章介紹目標(biāo)描述技術(shù),第8章介紹進(jìn)一步的測量和誤差分析內(nèi)容。第3單元(包含第9~11章)介紹目標(biāo)特性分析技術(shù),其中第9章介紹紋理分析技術(shù),第10章介紹形狀分析技術(shù),第11章介紹運動分析技術(shù)。第4單元(包含第12~14章)介紹一些相關(guān)的數(shù)學(xué)工具,其中第12章介紹二值圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué),第13章介紹灰度圖像數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué),第14章介紹圖像模式識別原理和方法。書中的附錄介紹了人臉和表情識別的原理和技術(shù),是與第14章相關(guān)的應(yīng)用和擴(kuò)展。書中還提供了大量例題、思考題和練習(xí)題,并對部分練習(xí)題提供了解答。書末還給出了主題索引。

本書可作為信號與信息處理、通信與信息系統(tǒng)、電子與通信工程、模式識別與智能系統(tǒng)、計算機視覺等學(xué)科大學(xué)本科專業(yè)課或研究生專業(yè)基礎(chǔ)課教材,也可供信息與通信工程、電子科學(xué)與技術(shù)、計算機科學(xué)與技術(shù)、測控技術(shù)與儀器、機器人自動化、生物醫(yī)學(xué)工程、光學(xué)、電子醫(yī)療設(shè)備研制、遙感、測繪和軍事偵察等領(lǐng)域的科技工作者參考。

編輯推薦

《圖像工程》的多次重印表明章毓晉老師一直倡導(dǎo)的,為了對各種圖像技術(shù)進(jìn)行綜合研究、集成應(yīng)用而建立的整體框架——圖像工程作為一門系統(tǒng)地研究各種圖像理論、技術(shù)和應(yīng)用的新的交叉學(xué)科得到了廣泛的認(rèn)可。

本書主要介紹圖像分析的內(nèi)容,需要有一定的圖像處理基礎(chǔ),好作為學(xué)習(xí)圖像技術(shù)的第二本書來學(xué)習(xí)(如果自學(xué)的話,好在學(xué)習(xí)完上冊的前兩個單元后進(jìn)行)。當(dāng)學(xué)時比較緊張時,可先學(xué)習(xí)完本冊書前兩個單元,再在后兩個單元中選取部分內(nèi)容。

在編寫的方針上,力求具有理論性、實用性、系統(tǒng)性、實時性;在內(nèi)容敘述

作者簡介

章毓晉,1989年獲比利時列日大學(xué)應(yīng)用科學(xué)博士學(xué)位。1989—1993年為荷蘭德爾夫特大學(xué)博士后及研究人員。從1993年到中國北京清華大學(xué)工作,1997年被聘為教授,1998年被評為博士生導(dǎo)師,2014年起為長聘教授。2003年學(xué)術(shù)休假期間同時被聘為新加坡南洋理工大學(xué)訪問教授。

在清華大學(xué),先后開出并講授10多門本科生和研究生課程。在南洋理工大學(xué),開出并講授過研究生課程:"現(xiàn)代圖像分析(英語)"。已編寫出版了圖像工程系列教材第1版、第2版和第3版,以及《圖像處理和分析基礎(chǔ)》、《圖像處理和分析技術(shù)》(第2版和第3版)、《圖像處理和分析教程》(第1版和第2版)、《計算機視覺教程》和《ImageEngineering:Processing,Analysis,and Understanding》,翻譯出版了《彩色數(shù)字圖像處理》、《圖像處理基礎(chǔ)》(第2版)和《實用MATLAB圖像和視頻處理》。已在國內(nèi)外發(fā)表了30多篇教學(xué)研究論文。

主要科學(xué)研究領(lǐng)域為其積極倡導(dǎo)的圖像工程(圖像處理、圖像分析、圖像理解及其技術(shù)應(yīng)用)和相關(guān)學(xué)科。從1996年起已連續(xù)二十一年對中國圖像工程的研究及主要文獻(xiàn)進(jìn)行了系統(tǒng)的年度分類總結(jié)綜述。已在國內(nèi)外發(fā)表400多篇圖像工程研究論文,出版了專著《圖象分割》、《基于內(nèi)容的視覺信息檢索》、《基于子空間的人臉識別》,編著了《英漢圖像工程辭典》,主持編著了《Advances in Image and Video Segmentation》、《Semantic-BasedVisual Information Retrieval》、《Advances in FaceImageAnalysis:Techniques and Technologies》。

現(xiàn)為中國圖象圖形學(xué)學(xué)會學(xué)術(shù)委員會主任;國際電氣電子工程師協(xié)會(IEEE)高級會員;國際光學(xué)工程協(xié)會(SPIE)會士(因在圖像工程方面的成就);《中國圖象圖形學(xué)報》副主編,《電子與信息學(xué)報》、《計算機輔助設(shè)計與圖形學(xué)學(xué)報》、《信號處理》和《自動化學(xué)報》編委;以及國際刊物"Pattern Recognition Letters"的associateeditor。曾任及時屆、第二屆、第四屆、第五屆和第六屆國際圖像圖形學(xué)術(shù)會議(ICIG'2000、ICIG'2002、ICIG'2007、ICIG'2009、ICIG'2011)程序委員會主席,第十二屆、第十三屆、第十四屆、第十五屆和第十六屆全國圖像圖形學(xué)術(shù)會議(NCIG'2005、NCIG'2006、NCIG'2008、.NCIG'2010、NCIG2012)程序委員會主席。

目錄

第1章緒論

1.1圖像和圖像工程

1.1.1圖像基礎(chǔ)

1.1.2圖像工程

1.2圖像分析概論

1.2.1圖像分析定義和研究內(nèi)容

1.2.2圖像分析系統(tǒng)

1.3分析中的數(shù)字化

1.3.1離散距離

1.3.2連通組元

1.3.3數(shù)字化模型

1.3.4數(shù)字弧和弦

1.4距離變換

1.4.1定義和性質(zhì)

1.4.2局部距離的計算

1.4.3距離變換的實現(xiàn)

1.5內(nèi)容框架和特點

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第1單元圖 像 分 割

第2章圖像分割基礎(chǔ)

2.1圖像分割定義和技術(shù)分類

2.2并行邊界技術(shù)

2.2.1邊緣及檢測原理

2.2.2正交梯度算子

2.2.3二階導(dǎo)數(shù)算子

2.2.4邊界閉合

2.3串行邊界技術(shù)

2.3.1主動輪廓模型

2.3.2能量函數(shù)

2.4并行區(qū)域技術(shù)

2.4.1原理和分類

2.4.2依賴像素的閾值選取

2.4.3依賴區(qū)域的閾值選取

2.4.4依賴坐標(biāo)的閾值選取

2.4.5空間聚類

2.5串行區(qū)域技術(shù)

2.5.1區(qū)域生長

2.5.2分裂合并

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第3章典型分割算法

3.1SUSAN檢測算子

3.1.1USAN原理

3.1.2SUSAN算子邊緣檢測

3.2圖割方法

3.3特色的閾值化和聚類技術(shù)

3.3.1多分辨率閾值選取

3.3.2借助過渡區(qū)選擇閾值

3.3.3借助均移確定聚類

3.4分水嶺分割算法

3.4.1基本原理和步驟

3.4.2算法改進(jìn)和擴(kuò)展

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第4章分割技術(shù)擴(kuò)展

4.1從哈夫變換到廣義哈夫變換

4.1.1哈夫變換

4.1.2廣義哈夫變換原理

4.1.3完整廣義哈夫變換

4.2從像素到亞像素

4.2.1基于矩保持的技術(shù)

4.2.2利用一階微分期望值的技術(shù)

4.2.3借助切線信息的技術(shù)

4.3從2D到3D

4.3.13D邊緣檢測

4.3.23D圖像閾值化

4.4從灰度到彩色

4.4.1彩色空間的選擇

4.4.2彩色圖像分割策略

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第5章分割評價比較

5.1分割評價研究分類

5.2分割算法評價框架

5.3分割評價準(zhǔn)則

5.3.1分析法準(zhǔn)則

5.3.2優(yōu)度試驗法準(zhǔn)則

5.3.3差異試驗法準(zhǔn)則

5.4算法評價實例

5.4.1實驗算法和圖像

5.4.2實驗結(jié)果和討論

5.5評價方法和準(zhǔn)則比較

5.5.1方法討論和對比

5.5.2準(zhǔn)則的分析比較

5.5.3準(zhǔn)則的實驗比較

5.6基于評價的算法挑選系統(tǒng)

5.6.1算法挑選思想和策略

5.6.2挑選系統(tǒng)的實現(xiàn)和效果

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第2單元表 達(dá) 描 述

第6章目標(biāo)表達(dá)

6.1基于邊界的表達(dá)

6.1.1技術(shù)分類

6.1.2鏈碼

6.1.3邊界段

6.1.4邊界標(biāo)志

6.1.5多邊形

6.1.6地標(biāo)點

6.2基于區(qū)域的表達(dá)

6.2.1技術(shù)分類

6.2.2空間占有數(shù)組

6.2.3四叉樹

6.2.4金字塔

6.2.5圍繞區(qū)域

6.2.6骨架

6.3基于變換的表達(dá)

6.3.1技術(shù)分類

6.3.2傅里葉變換表達(dá)

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第7章目標(biāo)描述

7.1基于邊界的描述

7.1.1簡單邊界描述符

7.1.2形狀數(shù)

7.1.3邊界矩

7.2基于區(qū)域的描述

7.2.1簡單區(qū)域描述符

7.2.2拓?fù)涿枋龇?/p>

7.2.3區(qū)域不變矩

7.3對目標(biāo)關(guān)系的描述

7.3.1目標(biāo)標(biāo)記和計數(shù)

7.3.2點目標(biāo)的分布

7.3.3字符串描述

7.3.4樹結(jié)構(gòu)描述

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第8章測量和誤差分析

8.1直接測度和間接測度

8.2需區(qū)別的術(shù)語

8.2.1性和性

8.2.2模型假設(shè)和實際觀察

8.2.34連通和8連通

8.3影響測量誤差的因素

8.3.1誤差來源

8.3.2光學(xué)鏡頭分辨率

8.3.3采樣密度

8.3.4分割算法

8.3.5特征計算公式

8.3.6綜合影響

8.4誤差分析

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第3單元特 性 分 析

第9章紋理分析

9.1紋理研究概況

9.2紋理描述的統(tǒng)計方法

9.2.1灰度共生矩陣

9.2.2基于共生矩陣的紋理描述符

9.2.3基于能量的紋理描述符

9.3紋理描述的結(jié)構(gòu)方法

9.3.1結(jié)構(gòu)描述法基礎(chǔ)

9.3.2紋理鑲嵌

9.3.3局部二值模式

9.4紋理描述的頻譜方法

9.4.1傅里葉頻譜

9.4.2蓋伯頻譜

9.5一種紋理分類合成方法

9.6紋理分割

9.6.1有監(jiān)督紋理分割

9.6.2無監(jiān)督紋理分割

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第10章形狀分析

10.1形狀定義和研究

10.2平面形狀的分類

10.3形狀特性的描述

10.3.1形狀緊湊性描述

10.3.2形狀復(fù)雜性描述

10.4基于技術(shù)的描述

10.4.1基于多邊形的描述符

10.4.2基于離散曲率的描述符

10.5拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的描述

10.6分形維數(shù)

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第11章運動分析

11.1運動研究內(nèi)容

11.2運動目標(biāo)檢測

11.2.1背景建模

11.2.2光流場

11.2.3特定運動模式的檢測

11.3運動目標(biāo)分割

11.3.1目標(biāo)分割和運動信息提取

11.3.2稠密光流算法

11.3.3基于參數(shù)和模型的分割

11.4運動目標(biāo)跟蹤

11.4.1典型技術(shù)

11.4.2子序列決策策略

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第4單元數(shù) 學(xué) 工 具

第12章數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué): 二值

12.1基本集合定義

12.2二值形態(tài)學(xué)基本運算

12.2.1二值膨脹和腐蝕

12.2.2二值開啟和閉合

12.2.3二值基本運算性質(zhì)

12.3二值形態(tài)學(xué)組合運算

12.3.1擊中擊不中變換

12.3.2二值組合運算

12.4二值形態(tài)學(xué)實用算法

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第13章數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué): 灰度

13.1灰度圖像的排序

13.2灰度形態(tài)學(xué)基本運算

13.2.1灰度膨脹和腐蝕

13.2.2灰度開啟和閉合

13.2.3灰度基本運算性質(zhì)

13.3灰度形態(tài)學(xué)組合運算

13.4灰度形態(tài)學(xué)實用算法

13.5圖像代數(shù)

總結(jié)和復(fù)習(xí)

第14章圖像識別

14.1模式和分類

14.2統(tǒng)計模式識別

14.2.1最小距離分類器

14.2.2統(tǒng)計分類器

14.2.3自適應(yīng)自舉

14.3感知機和支持向量機

14.3.1感知機

14.3.2支持向量機

14.4結(jié)構(gòu)模式識別

14.4.1字符串結(jié)構(gòu)識別

14.4.2樹結(jié)構(gòu)識別

總結(jié)和復(fù)習(xí)

附錄A人臉和表情識別

A.1生物特征識別

A.2人臉檢測定位

A.2.1基本方法

A.2.2基于Hausdorff距離的方法

A.3臉部器官提取和跟蹤

A.3.1眼睛幾何模型及確定

A.3.2眨眼過程中的眼睛輪廓跟蹤

A.4表情識別

A.4.1表情識別和步驟

A.4.2表情特征提取

A.4.3基于蓋伯變換的特征提取

A.4.4表情分類

A.4.5基于高階奇異值分解的分類

A.5人臉識別

A.5.1邊緣本征矢量加權(quán)方法

A.5.2非特定表情人臉識別

部分習(xí)題解答

參考文獻(xiàn)

索引

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