圖像工程（中冊）

內(nèi)容概要

章毓晉編著的《圖像工程圖像分析》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（包古第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(yùn)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。
《圖像工程圖像分析》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(jī)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(jī)科學(xué)與技術(shù)、測控技術(shù)與儀器、機(jī)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、瀏繪和軍事偵察等領(lǐng)域的科技工作者參考。

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年至1993年先后為荷蘭德爾夫特大學(xué)博士后及研究人員。1993年到清華大學(xué)工作。1997年起被聘為教授，1998年起被聘為博士生導(dǎo)師。已在國內(nèi)外發(fā)表了300多篇圖像工程研究論文，編寫了20本教材和專著?，F(xiàn)為中國圖像圖形學(xué)學(xué)會副理事長，該學(xué)會學(xué)術(shù)委員會主任。

書籍目錄

第1章 緒論
第1單元 圖像分割
 第2章 圖像分割基礎(chǔ)
 第3章 典型分割算法
 第4章 分割技術(shù)擴(kuò)展
 第5章 分割評價比較
第2單元 表達(dá)描述
 第6章 目標(biāo)表達(dá)
 第7章 目標(biāo)描述
 第8章 測量和誤差分析
第3單元 特性分析
 第9章 紋理分析
 第10章 形狀分析
 第11章 運(yùn)動分析
第4單元 數(shù)學(xué)工具
 第12章 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)：二值
 第13章 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)：灰度
 第14章 圖像識別
附錄A 人臉和表情識別
部分習(xí)題解答
參考文獻(xiàn)
索引

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：   插圖：   3.SUSAN算子的特點 與其他邊緣和角點檢測算子相比，SUSAN算子有一些獨(dú)特的地方。 在用SUSAN算子對邊緣和角點進(jìn)行檢測增強(qiáng)時不需要計算微分，這可幫助解釋為什么在有噪聲時SUSAN算子的性能會較好。這個特點再加上SUSAN算子的非線性響應(yīng)特點都有利于減少噪聲。為理解這一點，可考慮一個混有獨(dú)立分布的高斯噪聲的輸人信號。只要噪聲相對于USAN面積比較小，就不會影響基于USAN面積所做的判斷。這里在面積計算中對各個像素值的求和操作進(jìn)一步減少了噪聲的影響。 SUSAN算子的另一個特點可以從圖3.1.1中的USAN區(qū)域看出。當(dāng)邊緣變得模糊時，在邊緣中心的USAN區(qū)域面積將減少。所以，對邊緣的響應(yīng)將隨著邊緣的平滑或模糊而增強(qiáng)。這個有趣的現(xiàn)象對一般的邊緣檢測算子是不常見的，但它在實際中很有用。 最后，大多數(shù)的邊緣檢測算子會隨圖像或模板尺度的變化而改變所檢測出來的邊緣的位置，但SUSAN檢測算子能提供不依賴于模板尺寸的邊緣精度。換句話說，最小USAN區(qū)域面積的計算是個相對的概念，與模板尺寸無關(guān)，所以SUSAN算子的性能不受模板尺寸影響。這是一個很有用的期望特性。SUSAN算子的另一個優(yōu)點是控制參數(shù)的選擇很簡單，且任意性較小，所以比較容易實現(xiàn)自動化選取。 如果對邊緣位置的精度要求比用整個像素作為計算單元所能獲得的要高，可采用下面的方法來改進(jìn)以獲得亞像素的精度（還可參見4.2節(jié)）。對每個邊緣點，先確定在該點的邊緣方向，然后在與該點垂直的方向上細(xì)化邊緣。對這樣剩下來的邊緣點用3點的二階曲線來擬合初始的邊緣響應(yīng)，在這條擬合線上的轉(zhuǎn)向點（應(yīng)該和細(xì)化后邊緣點的中心距離小于半個像素）可取作邊緣的準(zhǔn)確位置。 3.2 圖割方法 圖割方法是一類基于圖論的圖像分割技術(shù)，本質(zhì)上采用了基于邊緣的串行分割思路。下面先給出用圖割方法進(jìn)行圖像分割的主要步驟，再具體對每個步驟進(jìn)行解釋。用圖割方法進(jìn)行圖像分割的主要步驟為： （1）將待分割圖像I映射為一個對弧加權(quán)的有向圖G，它在尺寸上和維數(shù)上都與J對應(yīng)。 （2）確定目標(biāo)和背景的種子，并針對它們構(gòu)建兩個特殊的圖節(jié)點，即源節(jié)點s和匯節(jié)點t；然后將所有種子根據(jù)它們的目標(biāo)或背景標(biāo)號分別與源節(jié)點或匯節(jié)點相連接。 （3）計算弧代價函數(shù)，并對圖G中的各個弧賦予一定的弧代價。 （4）使用最大流圖優(yōu)化算法來確定對圖G的圖割，從而區(qū)分對應(yīng)目標(biāo)和背景像素的節(jié)點。

編輯推薦

《圖像工程(中冊):圖像分析(第3版)》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(jī)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(jī)科學(xué)與技術(shù)、測控技術(shù)與儀器、機(jī)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。

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