图像工程百科(图像分析篇)电子书

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丛书框架

内容简介

前言

第1章 图像

1.1 图像基础

1.1.1 图像基本术语

1.1.2 像素灰度和坐标

1.1.3 像素间空间关系

1.2 图像显示和图像输出

1.2.1 图像显示及显示设备

1.2.2 图像打印及技术

1.3 图像存储和图像传输

1.3.1 图像存储

1.3.2 图像传输

1.3.3 图像文件和格式

1.4 图像分类

1.4.1 各种类别的图像

1.4.2 各种来源的图像

1.4.3 各种波长的图像

1.4.4 各种属性的图像

1.4.5 各种功能的图像

1.5 视频和视频技术

1.5.1 视频基础

1.5.2 模拟视频和数字视频

1.5.3 视频格式和类型

1.5.4 扫描和显示

1.5.5 视频处理技术

第2章 图像工程

2.1 图像工程学科

2.1.1 图像工程

2.1.2 图像处理

2.1.3 图像分析

2.1.4 图像理解

2.1.5 图像工程文献

2.2 相近学科

2.2.1 计算机视觉

2.2.2 机器视觉

2.2.3 计算机图形学

2.2.4 基于图像的绘制

2.2.5 体视学

2.3 相关学科

2.3.1 信息论

2.3.2 心理物理学

2.3.3 虚拟现实和增强现实

2.3.4 测绘与制图

2.3.5 地形学

2.3.6 分形学

2.3.7 拓扑学

2.3.8 逆向工程

第3章 图像分割和基元检测

3.1 分割定义和技术分类

3.1.1 图像分割

3.1.2 分割技术分类

3.2 边缘检测及算子

3.2.1 边缘描述

3.2.2 边缘类型

3.2.3 边缘检测

3.2.4 差分及计算

3.2.5 梯度及计算

3.2.6 基本梯度算子

3.2.7 坎尼算子

3.2.8 二阶差分算子

3.2.9 亚像素边缘检测

3.3 基元检测定位

3.3.1 点目标

3.3.2 角点检测

3.3.3 线检测

3.3.4 几何目标定位

3.3.5 哈夫变换

3.4 并行边界分割技术

3.4.1 并行边缘检测

3.4.2 边缘元素组合

3.5 串行边界分割技术

3.5.1 串行边缘检测

3.5.2 主动轮廓

3.5.3 图割

3.6 并行区域分割技术

3.6.1 阈值化原理

3.6.2 阈值化技术

3.6.3 聚类

3.7 串行区域分割技术

3.7.1 分裂合并

3.7.2 分水岭分割

3.8 更多分割技术

3.8.1 图像抠图

3.8.2 一些特色方法

3.9 图像分割评价

3.9.1 评价方案和框架

3.9.2 评价准则和指标

3.9.3 系统比较和刻画

第4章 目标表达描述及测量

4.1 目标表达技术

4.1.1 目标表达

4.1.2 基于边界的表达

4.1.3 边界链码表达

4.1.4 边界曲线表达

4.1.5 基于区域的表达

4.1.6 区域环绕表达

4.1.7 区域多边形表达

4.1.8 区域骨架表达

4.2 目标描述技术

4.2.1 目标描述

4.2.2 基于边界的描述

4.2.3 基于区域的描述

4.2.4 目标关系的描述

4.3 特征测量及误差

4.3.1 特征测量

4.3.2 不变特性

4.3.3 准确度和精确度

4.3.4 测量误差及分析

4.4 3D目标表达技术

4.4.1 3D点、线、面

4.4.2 圆锥曲线和空间曲线

4.4.3 3D表面表达

4.4.4 表面曲率

4.4.5 表面模型

4.4.6 3D曲面类型

4.4.7 3D表面构造

4.4.8 3D实体表达

第5章目标特性提取和分析

5.1 颜色

5.1.1 色度学

5.1.2 彩色混合

5.1.3 色度图

5.1.4 彩色模型和表达

5.1.5 面向硬件的彩色模型

5.1.6 面向感知的彩色模型

5.2 纹理

5.2.1 纹理分析基础

5.2.2 纹理特征和描述

5.2.3 统计分析法

5.2.4 结构分析法

5.2.5 频谱分析法

5.2.6 纹理分割方法

5.2.7 纹理组合方法

5.3 形状

5.3.1 形状分析基础

5.3.2 形状表达

5.3.3 形状描述

5.3.4 形状分类

5.3.5 形状紧凑性描述

5.3.6 形状复杂性描述

5.3.7 德劳内和沃罗诺伊网格

5.3.8 网格和网格神经

5.4 运动

5.4.1 运动和分析

5.4.2 运动估计

5.4.3 运动检测和表达

5.4.4 运动目标检测

5.4.5 运动目标跟踪

5.4.6 运动跟踪器

5.4.7 光流和光流方程

5.5 属性和显著性

5.5.1 属性

5.5.2 显著性

第6章目标检测与分类识别

6.1 模式和类别

6.2 特征

6.2.1 特征及检测

6.2.2 特征降维方法

6.2.3 卡洛变换和主分量分析

6.3 模式识别和分类

6.3.1 模式识别

6.3.2 模式识别方法

6.3.3 目标分类

6.3.4 分类器

6.3.5 支持向量机

6.3.6 自动机和感知机

6.3.7 聚类技术

6.3.8 鉴别和决策函数

6.4 语法

6.5 验证与误差

第7章人体生物特征提取和验证

7.1 人体生物特征测定

7.2 子空间方法

7.3 人脸检测和识别

7.3.1 人脸和特征检测

7.3.2 人脸识别

7.4 表情分类

7.5 更多人体生物特征

7.5.1 人体分析

7.5.2 其他生物特征识别/分析

附录A 图像工程技术应用

A.1 电视、视频及传输

A.1.1 电视

A.1.2 视频及传输

A.2 文档和文本

A.3 生物和医学

A.4 遥感和测绘

A.5 其他应用领域

A.5.1 视频监控

A.5.2 其他多种应用

附录B 相关基础和工具

B.1 随机场

B.1.1 随机过程

B.1.2 随机场模型

B.2 贝叶斯统计学

B.3 图论

B.4 压缩感知

B.5 人工智能和神经网络

B.6 数学形态学

B.7 杂项

词头索引