本册书为《图像工程》第3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。
本册书主要分为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9~11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4单元(包含第12~14章)介绍一些相关的数学工具,其中第12章介绍二值图像数学形态学,第13章介绍灰度图像数学形态学,第14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14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课或研究生专业基础课教材,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。
《图像工程》的多次重印表明章毓晋老师一直倡导的,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。
本书主要介绍图像分析的内容,需要有一定的图像处理基础,好作为学习图像技术的第二本书来学习(如果自学的话,好在学习完上册的前两个单元后进行)。当学时比较紧张时,可先学习完本册书前两个单元,再在后两个单元中选取部分内容。
在编写的方针上,力求具有理论性、实用性、系统性、实时性;在内容叙述
章毓晋,1989年获比利时列日大学应用科学博士学位。1989—1993年为荷兰德尔夫特大学博士后及研究人员。从1993年到中国北京清华大学工作,1997年被聘为教授,1998年被评为博士生导师,2014年起为长聘教授。2003年学术休假期间同时被聘为新加坡南洋理工大学访问教授。
在清华大学,先后开出并讲授10多门本科生和研究生课程。在南洋理工大学,开出并讲授过研究生课程:"现代图像分析(英语)"。已编写出版了图像工程系列教材第1版、第2版和第3版,以及《图像处理和分析基础》、《图像处理和分析技术》(第2版和第3版)、《图像处理和分析教程》(第1版和第2版)、《计算机视觉教程》和《ImageEngineering:Processing,Analysis,and Understanding》,翻译出版了《彩色数字图像处理》、《图像处理基础》(第2版)和《实用MATLAB图像和视频处理》。已在国内外发表了30多篇教学研究论文。
主要科学研究领域为其积极倡导的图像工程(图像处理、图像分析、图像理解及其技术应用)和相关学科。从1996年起已连续二十一年对中国图像工程的研究及主要文献进行了系统的年度分类总结综述。已在国内外发表400多篇图像工程研究论文,出版了专著《图象分割》、《基于内容的视觉信息检索》、《基于子空间的人脸识别》,编著了《英汉图像工程辞典》,主持编著了《Advances in Image and Video Segmentation》、《Semantic-BasedVisual Information Retrieval》、《Advances in FaceImageAnalysis:Techniques and Technologies》。
现为中国图象图形学学会学术委员会主任;国际电气电子工程师协会(IEEE)高级会员;国际光学工程协会(SPIE)会士(因在图像工程方面的成就);《中国图象图形学报》副主编,《电子与信息学报》、《计算机辅助设计与图形学学报》、《信号处理》和《自动化学报》编委;以及国际刊物"Pattern Recognition Letters"的associateeditor。曾任及时届、第二届、第四届、第五届和第六届国际图像图形学术会议(ICIG'2000、ICIG'2002、ICIG'2007、ICIG'2009、ICIG'2011)程序委员会主席,第十二届、第十三届、第十四届、第十五届和第十六届全国图像图形学术会议(NCIG'2005、NCIG'2006、NCIG'2008、.NCIG'2010、NCIG2012)程序委员会主席。
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
2.2.3二阶导数算子
2.2.4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
3.1SUSAN检测算子
3.1.1USAN原理
3.1.2SUSAN算子边缘检测
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从哈夫变换到广义哈夫变换
4.1.1哈夫变换
4.1.2广义哈夫变换原理
4.1.3完整广义哈夫变换
4.2从像素到亚像素
4.2.1基于矩保持的技术
4.2.2利用一阶微分期望值的技术
4.2.3借助切线信息的技术
4.3从2D到3D
4.3.13D边缘检测
4.3.23D图像阈值化
4.4从灰度到彩色
4.4.1彩色空间的选择
4.4.2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算法评价实例
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基于评价的算法挑选系统
5.6.1算法挑选思想和策略
5.6.2挑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性和性
8.2.2模型假设和实际观察
8.2.34连通和8连通
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
8.4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4单元数 学 工 具
第12章数学形态学: 二值
12.1基本集合定义
12.2二值形态学基本运算
12.2.1二值膨胀和腐蚀
12.2.2二值开启和闭合
12.2.3二值基本运算性质
12.3二值形态学组合运算
12.3.1击中击不中变换
12.3.2二值组合运算
12.4二值形态学实用算法
总结和复习
第13章数学形态学: 灰度
13.1灰度图像的排序
13.2灰度形态学基本运算
13.2.1灰度膨胀和腐蚀
13.2.2灰度开启和闭合
13.2.3灰度基本运算性质
13.3灰度形态学组合运算
13.4灰度形态学实用算法
13.5图像代数
总结和复习
第14章图像识别
14.1模式和分类
14.2统计模式识别
14.2.1最小距离分类器
14.2.2统计分类器
14.2.3自适应自举
14.3感知机和支持向量机
14.3.1感知机
14.3.2支持向量机
14.4结构模式识别
14.4.1字符串结构识别
14.4.2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Hausdorff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
部分习题解答
参考文献
索引