Image engineering.II,Image analysis

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
3.1 SUSAN检测算子
3.1.1 USAN原理
3.1.2 SUSAN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2—D到3—D
4.3.1 3—D边缘检测
4.3.2 3—D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 基于评价的算法优选系统
5.6.1 算法优选思想和策略
5.6.2 优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
……
第3单元 特性分析
第4单元 数学工具
部分习题解答
参考文献
索引