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第4单元图像理解第12章三维表达 第13章立体视觉 第14章景物重构 第15章知识和匹配 第5单元相关参考第16章数学形态学 第17章高层研究应用 第18章视感觉和视知觉 单元标题问题数量章标题问题数量 1基础知识56 1图像采集12 2像素联系10 3形态变换11 4图像变换23 2图像处理70 5图像增强26 6图像恢复14 7图像编码15 8拓展技术15 3图像分析46 9图像分割15 10目标表达描述14 11特性分析17 4图像理解43 12三维表达10 13立体视觉11 14景物重构11 15知识和匹配11 5相关参考41 16数学形态学19 17高层研究应用11 18视感觉和视知觉11 目录 第1单元基 础 知 识 第1章图像采集 11变焦操作与采样操作 12图像与场景的几何信息 13成像单元数 14景深的计算 15光源照射亮度的计算 16摄像机运动与像素亮度变化 17结构光成像的计算 18不同立体成像的方式 19图像与理解场景的信息 110数字弧的判断 111方盒量化和网格相交量化 112网格相交量化的结果 第2章像素联系 21子集邻接和连接的判断 224通路和8通路的转换 23用邻接矩阵表示像素之间的邻接关系 24六边形采样坐标系 25离散圆盘 26像素间的距离和通路 27马步距离满足测度性质 28斜面距离与欧氏距离 29通路长度的计算 210不同邻接情况下的通路长度 第3章形态变换 31齐次坐标直线交点 32齐次坐标的几何解释 33单位正方形的剪切变换 34不同坐标变换实现相同功能 35仿射变换的作用功能 36仿射变换下的线段长度比 37仿射变换矩阵的参数 38投影变换及其特例的特点对比 39图像平面与世界坐标系的映射 3103D投影几何和变换不变量 311透视投影中的歧义 第4章图像变换 41奇偶函数 42傅里叶变换对的平移性质 43函数的傅里叶变换公式 44沃尔什变换计算 45哈达玛变换矩阵 46斯拉特变换矩阵 47多种变换的计算 48哈尔变换的基函数 49哈尔变换矩阵 410哈尔函数计算 411矩阵的哈尔变换计算 412哈尔变换和哈达玛变换的计算 413哈尔小波函数及其傅里叶变换 414时域窗和频域窗 415盖伯变换滤波图像 416缩放函数和小波函数 417小波变换和反变换 418小波变换系数的计算 419拉东变换的计算 420霍特林反变换 421霍特林变换的证明 422霍特林变换的计算 423用霍特林变换重建的均方误差 第2单元图 像 处 理 第5章图像增强 51图像增强方法辨析 52位面提取函数 53灰度映射曲线的分析 54调整灰度映射曲线的效果 55直方图均衡化的变型 56用1D模板实现2D模板的卷积 57小尺寸模板与大尺寸模板 58用不同平均来消除噪声 59增强图像中特定统计特性的区域 510借助像素梯度进行增强 511利用单方向灰度差的增强 512用平滑操作实现锐化操作 513两个平滑操作的差与锐化操作 514用不同模板计算中值 515中值滤波中更新中值 516中值滤波的模板与消除噪声效果 517不同滤波方法的特点和对比 518用低通滤波实现高通滤波 519用两个低通滤波器构建一个高通滤波器 520巴特沃斯带通滤波器 521巴特沃斯低通滤波消除虚假轮廓 522邻域平均对应的滤波器 523邻域差分对应的滤波器 524滤波器分解 525空域模板的设计 526对椒盐噪声的线性滤波 第6章图像恢复 61几何失真的双线性校正 62恢复转移函数的形式 63分段换方向运动的转移函数 64匀加速运动所造成的模糊 65有约束最小平方恢复滤波器的转移函数 66正弦模式干扰的消除 67正弦模式干扰与匀速直线运动模糊的对比 68图像修复和图像补全的对比 69大写英文字母的投影 610特殊图像的投影重建 611傅里叶变换投影定理的证明 612扇束投影实验结果 613代数重建技术的迭代计算 614最大似然最大期望重建算法的迭代计算 第7章图像编码 71符号与符号串的概率 72一阶和二阶编码 73编码图信噪比的计算 74二值码和灰度码 75二值分解和灰度码分解 761D游程和WBS编码方法 77对英文字母的哈夫曼编码 78哈夫曼编码和平移哈夫曼编码 79哈夫曼编码和截断哈夫曼编码 710算术编码过程 711算术编码可编序列长度 712LZW编码 713分区模板编码 714阈值编码 715霍特林变换与编码 第8章拓展技术 81平均绝对差和归一化互相关 82水印失真测度 83亚采样和剪切的比较 84彩色光的亮度 85RGB彩色立方体上给定亮度值的点 86RGB彩色立方体上给定饱和度值的点 87RGB彩色立方体与HSI颜色实体 88相加光的HSI坐标 89彩色光的配色与混合 810饱和度增强与色调增强的结果 811分段运动轨迹 812累积差图像的计算 813图像金字塔表达 814高斯和拉普拉斯金字塔的构建 815检测和消除边缘时的小波特性 第3单元图 像 分 析 第9章图像分割 91体素的积分密度 92不同微分算子的效果比较 93拉普拉斯值的计算 94最小核同值区和索贝尔算子 95灰度梯度散射图 96基于过渡区的阈值分割 97克服分水岭算法过分割的方法 98使用遗传算法分割 99哈夫变换仿真 910从2D哈夫变换推广到3D哈夫变换 911矩保持法和一阶微分期望值法 912分割中的先验信息 913分割目标的形状测度 914误差概率与绝对最终测量精度 915分割评价实验 第10章目标表达描述 101基于聚合和基于分裂的最小均方误差线段逼近法 102正五角形的外接盒和最小包围长方形 103方和圆的标记及形状描述符 104长方形和椭圆的形状描述符 105傅里叶描述符 106阶为10的所有形状及它们的形状数 107欧拉数计算 108不变矩的形状区分能力 109描述符的形状区分能力 1010随机点分布的泊松概率和高斯概率 1011组合有向线段 10123D图像中的连通悖论 1013直线长度的计算 1014离散距离d5,7的最大相对误差 第11章特性分析 111灰度共生矩阵与纹理参数 112形状因子与边界的连通性 113曲线曲率的计算 114形状的判断 115形状定义和表达 116分形维数的计算 117移动目标的成像 118转动目标的成像 119中值维护背景的背景建模方法 1110高斯混合模型 1111辐射状模糊程度 1112视频中目标的运动 1113光流方程 1114基本运动和光流场 1115运动场和光流的不一致 1116卡尔曼滤波和粒子滤波 1117不同跟踪方法的优缺点 第4单元图 像 理 解 第12章三维表达 121接续曲线的高斯图 122曲面上的主方向 123鞍脊和鞍谷表面的方向导数 124鞍脊表面的曲率 125椭圆球的高斯球和扩展高斯图 126曲率与挠率的几何意义 127曲率和挠率的计算 128行进立方体算法重构等值面 129覆盖算法效果示例 1210覆盖算法重构等值面 第13章立体视觉 131采集器移动与视差变化 132近视校正 133双目成像模式的比较 134顺序性约束 135极线与极点 136极线与投影点 137本质矩阵的推导 138景物表面倾斜的问题 139相对深度误差 1310水平四目的期望值曲线 1311单方向多目立体视觉 第14章景物重构 141镜面反射强度计算 142理想散射表面的反射强度 143朗伯表面夹角与亮度 144理想散射表面性质 145摄像机运动参数 146镜头的焦距和景深 147摄像机倾斜成像的变形 148从影调恢复形状与双目立体视觉 149影调与结构光的对比 1410纹理平面的朝向 1411圆变形后的椭圆长短轴 第15章知识和匹配 151逻辑等价关系 152目标分类知识的不同表达 153模板匹配与哈夫变换 154形状数之间的相似距离 155关系匹配计算 156关系匹配中的计算量 157有色图的同构 158有共同顶点的子图 159计算各种子图 1510图同构和子图同构 1511距离比较 第5单元相 关 参 考 第16章数学形态学 161膨胀的计算 162灰度膨胀的组合性 163腐蚀的组合性 164位移不变性验证 165结构元素的尺寸和取值 166结构元素分解 167开启、闭合、高帽运算 168形态学基本操作 169击中击不中计算 1610不同距离圆盘的细化 1611圆盘细化实例 1612细化步骤和过程 1613粗化步骤和过程 1614利用粗化进行细化 1615噪声滤除 1616形态学梯度 1617形态学梯度边缘增强算子 16188连接转m连接 1619顶面和阴影 第17章高层研究应用 171贝叶斯分类器的边界函数 172贝叶斯融合 173图像配准 174图像拼接 175粗糙集分类 176中心矩法 177词袋模型与费舍尔矢量比较 178灰度图和彩色图检索 179自拍图的检索 1710活动剖析 1711路径学习方法 第18章视感觉和视知觉 181锥细胞的排列与视网膜上的分辨率 182视敏度 183人类视觉系统感知彩色 184图形的良好性 185眼肌运动 186单目深度线索 187恒常性程度 188远距离时的大小知觉恒常性 189透视缩放和透视缩短 1810视野随运动速度的变化 1811视觉感知的方法 索引 內容試閱： 前言 本书对图像工程（图像处理、图像分析、图像理解及其技术应用）学习中的各类问题进行了分析和解答。它提供了一些帮助进行相关课程教学和学习的参考和补充材料，教师可以将之作为教参或教辅使用，学习者可以将之作为学习辅导书或深入钻研的参考书。 笔者在过去20多年先后开设并讲授过10多门本科生和研究生的图像工程课程，其中一些讲了10多年，长的讲了20多年。笔者近20年还编写出版了30多本有关图像工程的教材，至今已发行了30多万册。在授课和答疑等各个与学习者交流的环节和过程中，笔者陆续遇到和收集了来自多方面的问题。从内容上说，它们有些涉及比较容易混淆的概念、有些是教材中限于篇幅和学时未能细化的步骤、有些是需要示例才能描述清楚的原理、有些是需要图表帮助以直观化的方法。解析这些问题可以帮助教学、深化理解，有助于学习和复习，也可用于测验和考试。 这些问题从来源上说，有些源自历年课程的考试题，也有些源自布置的大作业题项目训练题； 既有一些改编自笔者在授课时学生的提问，也有一些改编自教材使用者通过电话或邮件与笔者交流的问题，还有一些改编自前几版教材中的讲解例题或精选的练习题。 本书从教和学的角度出发，共选取了256个问题单元，每个问题单元均由3部分组成。 1标题： 简明扼要地点出问题的中心内容； 2题面： 具体描绘了问题的条件、要求； 3解析： 对问题进行了详细的分析和解答。 上述对问题单元的构建，将常见的例题形式与习题形式进行了结合。每个问题单元都可看作加了标题（指示要考查的主题）的习题或加了题面（可与解析结果结合）的例题。所以，一方面教师可用作讲解例题以深化教学或示例技术效果，或（修改调整后）用作考试、测验题； 另一方面学习者可用来复习总结对概念的学习或参考开拓解决问题的思路，或对学习效果进行自我测试。 全书由5个单元组成，图像工程的3个层次图像处理、图像分析、图像理解各为一个单元，它们共同的基础知识为一个单元，与它们相关的参考内容为另一个单元。参考文献和相关教材是按单元给出的。每个单元又分成3章或4章，每章基本对应一大类图像技术。对属于图像处理、图像分析、图像理解3类之一的课程，可以选择相应单元的对应章再加上一部分基础知识的对应章和一部分相关参考的对应章。 全书共18章（二级标题），各章均包含10个或以上的问题单元（以三级标题标注）。全书共有文字（也包括图片、绘图、表格、公式等）30多万。本书共有编号的图211个（包括244幅图片）、表格50个。书末还给出了300多个主题索引（及英译），这些主题词可按问题编号索引。另外，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，查看对应彩色照片，获得更多的信息和更好的观察效果。 本书的选材内容和结构方式都是新的尝试，欢迎使用者提出宝贵意见和建议。 最后，要特别感谢我的妻子何芸和女儿章荷铭，正是她们的理解和支持，使本书得以在节日中完稿。 章毓晋 2018年五一节于书房

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