圖像演化模型理論分析及其應(yīng)用

內(nèi)容概要

　　本書借鑒動(dòng)力系統(tǒng)理論中的演化思想，系統(tǒng)地闡述了二維圖像的尺度模型性質(zhì)、特征點(diǎn)理論以及利用演化理論分析圖像幾何特征等內(nèi)容，并將相關(guān)理論研究結(jié)果應(yīng)用于圖像特征提取、邊緣檢測(cè)、幾何形狀分析及自適應(yīng)去噪等問(wèn)題。這些研究可以為進(jìn)一步進(jìn)行圖像匹配和圖像識(shí)別提供基礎(chǔ)。
　　本書可作為大專院校應(yīng)用數(shù)學(xué)類、圖像處理和模式識(shí)別類專業(yè)的研究生教材，也可供相關(guān)專業(yè)科技人員參考使用。

書籍目錄

前言
摘要
第1章 引言
1．1 課題研究背景
1．2 課題研究意義
第2章 基于演化思想的圖像處理技術(shù)
2．1 圖像處理演化模型的基本思想
2．2 演化模型的理論研究現(xiàn)狀及應(yīng)用
2．2．1 Gauss尺度模型及相關(guān)性質(zhì)
2．2．2 非線性尺度模型
2．3 水平集曲面的構(gòu)造
2．4 本章小結(jié)
第3章 基于多尺度理論的圖像去噪自適應(yīng)算法研究
3．1 引言
3．2 偏微分方程去噪方法研究現(xiàn)狀
3．2．1 Perona-Malik方程
3．2．2 Alvarez,Lions和Morel模型
3．2．3 F．Catte模型
3．2．4 林石算子
3．3 自適應(yīng)去噪算法分析
3．3．1 各向異性擴(kuò)散模型及其去噪原理
3．3．2 圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)方法
3．3．3 本書改進(jìn)的模型
3．3．4 自適應(yīng)算法構(gòu)造
3．3．5 自適應(yīng)濾波中種改進(jìn)的結(jié)構(gòu)相似度算法
3．4 離散化法分析
3．4．1 顯式差分格式
3．4．2 半隱格式
3．4．3 高維差分格式
3．4．4 改進(jìn)模型的離散化
3．5 仿真實(shí)驗(yàn)
3．6 本章小結(jié)
第4章 基于多尺度理論的圖像特征分析
4．1 引言
4．2 突變理論相關(guān)概念及引理
4．3 高斯尺度空間模型的標(biāo)準(zhǔn)形
4．4 高斯尺度空間模型的分岔分析
4．4．1 第種標(biāo)準(zhǔn)形
4．4．2 第二種標(biāo)準(zhǔn)形
4．4．3 第三種標(biāo)準(zhǔn)形
4．4．4 第四種標(biāo)準(zhǔn)形
4．4．5 第五種標(biāo)準(zhǔn)形
4．4．6 進(jìn)步分析
4．5 高斯尺度空間理論的進(jìn)步研究與實(shí)驗(yàn)
4．5．1 維信號(hào)的高斯尺度空間
4．5．2 二維信號(hào)的高斯尺度空間
4．5．3 基于高斯尺度的過(guò)零點(diǎn)邊緣檢測(cè)
4．6 本章小結(jié)
第5章 基于多尺度理論的圖像特征研究及應(yīng)用
5．1 引言
5．2 基于高斯尺度空間模型分岔點(diǎn)的圖像匹配方法
5．2. 1 高斯尺度空間模型分岔點(diǎn)
5．2．2 基于分岔點(diǎn)的圖像匹配算法
5．2．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5．3 基于多尺度空間理論的邊緣檢測(cè)算法探究
5．3．1 基于模糊增強(qiáng)算法的單尺度過(guò)零點(diǎn)邊緣檢測(cè)
5．3．2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5．3．3 基于單尺度的圖像邊緣檢測(cè)算法的改進(jìn)
5．3．4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
5．4 本章小結(jié)
第6章 基于多尺度理論的圖像骨架提取分析
6．1 引言
6．2 骨架提取的基本概念及相關(guān)方法
6．3 骨架提取理論算法研究與詳解
6．3．1 Level Set模型
6．3．2 曲率尺度空間理論
6．3．3 快速行進(jìn)法（FMM）
6．3．4 基于Level Set模型與改進(jìn)快速行進(jìn)法的骨架提取算法
6．4 應(yīng)用實(shí)例
6．4．1 實(shí)例描述
6．4．2 實(shí)驗(yàn)方案
6．4．3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論
6．5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)

編輯推薦

張萌萌、楊志輝編著的《圖像演化模型理論分析及其應(yīng)用》本書先從公理化的角度，闡述了統(tǒng)一的演化模型理論研究框架，隨后分兩條主線展開(kāi)論述。一條主線是通過(guò)分析典型演化模型的特征點(diǎn)基本性質(zhì)，研究演化模型的深層結(jié)構(gòu)，并將之應(yīng)用于圖像匹配和邊緣檢測(cè)方面；另一條主線是在現(xiàn)有偏微分方程模型研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)造了具有新的演化模型以實(shí)現(xiàn)圖像自適應(yīng)去噪和骨架提取的功能。

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