简介
本册书为《图像工程》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。
本册书主要内容归纳在五大部分中。第一大部分（包含第1，2，3章）介绍图像和图像工程基础，回顾了有关的图像处理技术，并对数字化的图像进行了详细描述，以便为进一步的学习打下基础。第二大部分（包含第4，5，6，7章）讨论图像分析的关键步骤——图像分割，除介绍了基本的图像分割原理和技术外，还对近年常用的典型分割技术及其扩展进行了讲解，另外还对图像分割评价给予了全面的概括。第三大部分（包含第8，9，10章）介绍图像分析的另一组关键工作——对目标的表达、描述和特征测量，其中对测量误差分析给予了详细讨论。第四大部分（包含第11，12，13章）分别介绍对图像目标的一些重要特性，包括纹理特性、形状特性和运动特性的分析技术。第五大部分（包含第14，15章）介绍一类重要的图像分析数学工具——数学形态学方法（包括二值数学形态学和灰度数学形态学）。书中对与图像分析密切相关的体视学原理进行了介绍。书中还提供了大量例题、思考题和练习题，对部分练习题提供了解答。
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和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、测绘和军事侦察等学科领域的科技工作者参考。
目录
1 绪论
1.1 图像和图像工程
1.2 图像分析概论
1.3 主要内容和安排
总结和复习
2 相关图像基础
2.1 图像处理技术概述
2.2 图像成像过程
2.3 离散距离及扩展
2.4 图像噪声消除
总结和复习
3 数字化的图像
3.1 图像采集网格
3.2 数字化模型
3.3 离散直线性
3.4 距离变换
3.5 3-D图像中的连通和拓扑
总结和复习
4 图像分割基础
4.1 图像分割定义和技术分类
4.2 并行边界技术
4.3 串行边界技术
4.4 并行区域技术
4.5 串行区域技术
总结和复习
5 特色分割算法
5.1 SUSAN检测算子
5.2 主动轮廓模型
5.3 特色的取阈值技术
5.4 分水岭分割算法
总结和复习
6 分割技术扩展
6.1 哈夫变换及广义哈夫变换
6.2 亚像素边缘检测
6.3 从2-D推广到3-D
6.4 特殊图像的分割
总结和复习
7 图像分割评价
7.1 分割评价研究分类
7.2 分割算法评价框架
7.3 分割评价准则
7.4 算法评价实例
7.5 评价方法和准则比较
7.6 基于评价的分割算法优选系统
总结和复习
8 目标表达
8.1 基于边界的表达
8.2 基于区域的表达
8.3 基于变换的表达
总结和复习
9 目标描述
9.1 基于边界的描述
9.2 基于区域的描述
9.3 对目标关系的描述
总结和复习
10 特征测量和误差分析
10.1 直接测度和间接测度
10.2 准确性和精确性
10.3 4-连通和8-连通
10.4 影响测量误差的因素
10.5 误差分析
总结和复习
11 纹理分析
11.1 关于纹理的讨论
11.2 纹理描述的统计方法
11.3 纹理描述的结构方法
11.4 纹理描述的频谱方法
11.5 一种纹理分类合成方法
11.6 纹理分割方法
总结和复习
12 形状分析
12.1 关于形状的讨论
12.2 平面形状的分类
12.3 形状特性的描述
12.4 基于技术的描述
12.5 拓扑结构的描述
12.6 分形维数
总结和复习
13 运动分析
13.1 运动分类和表达
13.2 运动估计和检测
13.3 运动目标分割
总结和复习
14 二值数学形态学
14.1 基本集合定义
14.2 二值形态学基本运算
14.3 二值形态学组合运算
14.4 二值形态学实用算法
总结和复习
15 灰度数学形态学
15.1 灰度图像的排序
15.2 灰度形态学基本运算
15.3 灰度形态学组合运算
15.4 灰度形态学实用算法
15.5 图像代数
总结和复习
附录A 体视学和图像分析
A.1 体视学简介
A.2 图像处理辅助体视学测量
A.3 图像自动分析与体视学测量
部分习题解答
参考文献
1.1 图像和图像工程
1.2 图像分析概论
1.3 主要内容和安排
总结和复习
2 相关图像基础
2.1 图像处理技术概述
2.2 图像成像过程
2.3 离散距离及扩展
2.4 图像噪声消除
总结和复习
3 数字化的图像
3.1 图像采集网格
3.2 数字化模型
3.3 离散直线性
3.4 距离变换
3.5 3-D图像中的连通和拓扑
总结和复习
4 图像分割基础
4.1 图像分割定义和技术分类
4.2 并行边界技术
4.3 串行边界技术
4.4 并行区域技术
4.5 串行区域技术
总结和复习
5 特色分割算法
5.1 SUSAN检测算子
5.2 主动轮廓模型
5.3 特色的取阈值技术
5.4 分水岭分割算法
总结和复习
6 分割技术扩展
6.1 哈夫变换及广义哈夫变换
6.2 亚像素边缘检测
6.3 从2-D推广到3-D
6.4 特殊图像的分割
总结和复习
7 图像分割评价
7.1 分割评价研究分类
7.2 分割算法评价框架
7.3 分割评价准则
7.4 算法评价实例
7.5 评价方法和准则比较
7.6 基于评价的分割算法优选系统
总结和复习
8 目标表达
8.1 基于边界的表达
8.2 基于区域的表达
8.3 基于变换的表达
总结和复习
9 目标描述
9.1 基于边界的描述
9.2 基于区域的描述
9.3 对目标关系的描述
总结和复习
10 特征测量和误差分析
10.1 直接测度和间接测度
10.2 准确性和精确性
10.3 4-连通和8-连通
10.4 影响测量误差的因素
10.5 误差分析
总结和复习
11 纹理分析
11.1 关于纹理的讨论
11.2 纹理描述的统计方法
11.3 纹理描述的结构方法
11.4 纹理描述的频谱方法
11.5 一种纹理分类合成方法
11.6 纹理分割方法
总结和复习
12 形状分析
12.1 关于形状的讨论
12.2 平面形状的分类
12.3 形状特性的描述
12.4 基于技术的描述
12.5 拓扑结构的描述
12.6 分形维数
总结和复习
13 运动分析
13.1 运动分类和表达
13.2 运动估计和检测
13.3 运动目标分割
总结和复习
14 二值数学形态学
14.1 基本集合定义
14.2 二值形态学基本运算
14.3 二值形态学组合运算
14.4 二值形态学实用算法
总结和复习
15 灰度数学形态学
15.1 灰度图像的排序
15.2 灰度形态学基本运算
15.3 灰度形态学组合运算
15.4 灰度形态学实用算法
15.5 图像代数
总结和复习
附录A 体视学和图像分析
A.1 体视学简介
A.2 图像处理辅助体视学测量
A.3 图像自动分析与体视学测量
部分习题解答
参考文献
Image engineering.II,IMage analysis
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