計(jì)算機(jī)視覺教程

內(nèi)容概要

本書系統(tǒng)地介紹計(jì)算機(jī)視覺的一些基本原理、典型方法和實(shí)用技術(shù)，內(nèi)容包括視覺和視知覺、圖像采集、圖像預(yù)處理、基元檢測(cè)、目標(biāo)分割、目標(biāo)表達(dá)和描述、形狀特性分析、立體視覺、三維景物恢復(fù)、運(yùn)動(dòng)分析、景物識(shí)別、廣義匹配、場(chǎng)景解釋。讀者可從中了解計(jì)算機(jī)視覺的基本原理和典型技術(shù)，并能據(jù)此解決計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用中的一些具體問題?！队?jì)算機(jī)視覺教程》提供了許多講解例題，每章均有要點(diǎn)和小結(jié)、參考文獻(xiàn)介紹以及練習(xí)題(為部分練習(xí)題提供了解答)。
本書可作為信息科學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用、信號(hào)與信息處理、通信與信息系統(tǒng)、電子與通信工程、模式識(shí)別與智能系統(tǒng)等學(xué)科大學(xué)本科或研究生的專業(yè)基礎(chǔ)課教材，也可作為遠(yuǎn)程教育或繼續(xù)教育中計(jì)算機(jī)應(yīng)用、電子技術(shù)等專業(yè)的研究生課程教材，還可供涉及計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)應(yīng)用行業(yè)(如工業(yè)自動(dòng)化、人機(jī)交互、辦公自動(dòng)化、視覺導(dǎo)航和機(jī)器人、安全監(jiān)控、生物醫(yī)學(xué)、遙感測(cè)繪、智能交通和軍事公安等)的科技工作者自學(xué)或科研參考。

作者簡(jiǎn)介

章毓晉，1989年獲比利時(shí)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(huì)副理事長，該學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)委員會(huì)主任。

書籍目錄

第1章 緒論
　1.1 計(jì)算機(jī)視覺
　 1.1.1 視覺
　 1.1.2 計(jì)算機(jī)視覺概述
　 1.1.3 相關(guān)學(xué)科
　 1.1.4 應(yīng)用領(lǐng)域
　1.2 圖像基礎(chǔ)
　 1.2.1 圖像
　 1.2.2 圖像表達(dá)和顯示
　 1.2.3 圖像存儲(chǔ)
　1.3 像素間聯(lián)系
　 1.3.1 像素鄰域
　 1.3.2 像素間距離
　1.4 本書內(nèi)容提要
　 1.4.1 計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)及模塊
　 1.4.2 如何學(xué)習(xí)使用本書
　總結(jié)和復(fù)習(xí)
第2章 視覺和視知覺
　2.1 視覺過程和特性
　 2.1.1 視覺過程
　 2.1.2 視覺的時(shí)間特性
　 2.1.3 視覺的空間特性
　2.2 形狀知覺
　 2.2.1 形狀的感知
　 2.2.2 輪廓
　 2.2.3 圖形和背景
　2.3 空間知覺
　 2.3.1 非視覺性深度線索
　 2.3.2 雙目深度線索
　 2.3.3 單目深度線索
　2.4 運(yùn)動(dòng)知覺
　總結(jié)和復(fù)習(xí)
第3章 圖像采集
　3.1 采集模型
　 3.1.1 幾何成像模型
　 3.1.2 亮度成像模型
　3.2 采集裝置
　 3.2.1 采集裝置及性能指標(biāo)
　 3.2.2 空間和幅度分辨率
　3.3 采集方式
　 3.3.1 成像方式一覽
　 3.3.2 結(jié)構(gòu)光法
　3.4 攝像機(jī)標(biāo)定
　 3.4.1 標(biāo)定程序和步驟
　 3.4.2 兩級(jí)標(biāo)定法
　總結(jié)和復(fù)習(xí)
第4章 圖像預(yù)處理
　4.1 坐標(biāo)變換
　 4.1.1 基本坐標(biāo)變換
　 4.1.2 幾何失真校正
　4.2 灰度映射
　 4.2.1 灰度映射原理
　 4.2.2 灰度映射示例
　4.3 直方圖修正
　 4.3.1 直方圖均衡化
　 4.3.2 直方圖規(guī)定化
　4.4 空域?yàn)V波
　 4.4.1 原理和分類
　 4.4.2 線性平滑濾波
　 4.4.3 線性銳化濾波
　 4.4.4 非線性平滑濾波
　 4.4.5 非線性銳化濾波
　總結(jié)和復(fù)習(xí)
第5章 基元檢測(cè)
　5.1 邊緣檢測(cè)
　 5.1.1 檢測(cè)原理
　 5.1.2 一階導(dǎo)數(shù)算子
　 5.1.3 二階導(dǎo)數(shù)算子
　 5.1.4 邊界閉合
　5.2 SUSAN算子
　 5.2.1 USAN原理
　 5.2.2 角點(diǎn)和邊緣檢測(cè)
　5.3 哈夫變換
　 5.3.1 基本哈夫變換原理
　 5.3.2 廣義哈夫變換原理
　 5.3.3 完整廣義哈夫變換
　5.4 位置直方圖技術(shù)
　總結(jié)和復(fù)習(xí)
第6章 目標(biāo)分割
　6.1 輪廓搜索
　 6.1.1 圖搜索
　 6.1.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃
　6.2 主動(dòng)輪廓模型
　 6.2.1 主動(dòng)輪廓
　 6.2.2 能量函數(shù)
　6.3 基本閾值技術(shù)
　 6.3.1 原理和分類
　 6.3.2 全局閾值的選取
　 6.3.3 局部閾值的選取
　 6.3.4 動(dòng)態(tài)閾值的選取
　6.4 特色閾值方法
　 6.4.1 多分辨率閾值
　 6.4.2 過渡區(qū)閾值
　總結(jié)和復(fù)習(xí)
第7章 目標(biāo)表達(dá)和描述
　7.1 基于邊界的表達(dá)
　 7.1.1 鏈碼
　 7.1.2 邊界段和凸包
　 7.1.3 邊界標(biāo)記
　7.2 基于區(qū)域的表達(dá)
　 7.2.1 四叉樹
　 7.2.2 圍繞區(qū)域
　 7.2.3 骨架
　7.3 基于邊界的描述
　 7.3.1 邊界長度和直徑
　 7.3.2 邊界形狀數(shù)
　7.4 基于區(qū)域的描述
　 7.4.1 區(qū)域面積和密度
　 7.4.2 區(qū)域形狀數(shù)
　 7.4.3 不變矩
　 7.4.4 拓?fù)涿枋龇?br />　總結(jié)和復(fù)習(xí)
第8章 形狀特性分析
　8.1 形狀緊湊性描述符
　8.2 形狀復(fù)雜性描述符
　 8.3 基于多邊形的形狀分析
　 8.3.1 多邊形的獲取
　 8.3.2 多邊形描述
8.4 基于曲率的形狀分析
　 8.4.1 輪廓曲率
　 8.4.2 曲面曲率
　總結(jié)和復(fù)習(xí)
第9章 立體視覺
　9.1 立體視覺模塊
　9.2 雙目成像和視差
　 9.2.1 雙目橫向模式
　 9.2.2 雙目橫向會(huì)聚模式
　 9.2.3 雙目縱向模式
　9.3 基于區(qū)域的立體匹配
　 9.3.1 模板匹配
　 9.3.2 雙目立體匹配
　9.4 基于特征的立體匹配
　 9.4.1 點(diǎn)對(duì)點(diǎn)的方法
　 9.4.2 動(dòng)態(tài)規(guī)劃匹配
　總結(jié)和復(fù)習(xí)
第10章 三維景物恢復(fù)
　10.1 由光移恢復(fù)表面朝向
　 10.1.1 表面反射特性
　 10.1.2 目標(biāo)表面朝向
　 10.1.3 反射圖
　 10.1.4 光度立體學(xué)求解
10.2 從明暗恢復(fù)形狀
　 10.2.1 明暗與形狀
　 10.2.2 求解亮度方程
　10.3 紋理變化與表面朝向
　 10.3.1 三種典型變化
　 10.3.2 確定線段的紋理消失點(diǎn)
　10.4 根據(jù)焦距確定深度
　總結(jié)和復(fù)習(xí)
第11章 運(yùn)動(dòng)分析
　11.1 運(yùn)動(dòng)分類和表達(dá)
　11.2 全局運(yùn)動(dòng)檢測(cè)
　 11.2.1 利用圖像差的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)
　 11.2.2 基于模型的運(yùn)動(dòng)檢測(cè)
　11.3 運(yùn)動(dòng)目標(biāo)分割
　11.4 運(yùn)動(dòng)光流和表面取向
　 11.4.1 光流約束方程
　 11.4.2 光流計(jì)算
　 11.4.3 光流與表面取向
　總結(jié)和復(fù)習(xí)
第12章 景物識(shí)別
　12.1 統(tǒng)計(jì)模式分類
　 12.1.1 模式分類原理
　 12.1.2 最小距離分類器
　 12.1.3 最優(yōu)統(tǒng)計(jì)分類器
　12.2 感知機(jī)
　12.3 支持向量機(jī)
　12.4 結(jié)構(gòu)模式識(shí)別
　 12.4.1 字符串結(jié)構(gòu)識(shí)別
　 12.4.2 樹結(jié)構(gòu)識(shí)別
　總結(jié)和復(fù)習(xí)
第13章 廣義匹配
　13.1 目標(biāo)匹配
　 13.1.1 匹配的度量
　 13.1.2 字符串匹配
　 13.1.3 慣量等效橢圓匹配
　13.2 動(dòng)態(tài)模式匹配
　 13.3 關(guān)系匹配
　 13.3.1 關(guān)系表達(dá)和距離
　 13.3.2 關(guān)系匹配模型
　13.4 圖同構(gòu)匹配
　 13.4.1 圖論基礎(chǔ)
　 13.4.2 圖同構(gòu)和匹配
　總結(jié)和復(fù)習(xí)
第14章 場(chǎng)景解釋
　14.1 線條圖標(biāo)記解釋
　14.2 體育比賽視頻排序
　14.3 計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)模型
　 14.3.1 多層次串行結(jié)構(gòu)
　 14.3.2 以知識(shí)庫為中心的輻射結(jié)構(gòu)
　 14.3.3 多模塊交叉配合結(jié)構(gòu)
　14.4 計(jì)算機(jī)視覺理論框架
　 14.4.1 馬爾視覺計(jì)算理論
　 14.4.2 對(duì)馬爾理論框架的改進(jìn)
　 14.4.3 新理論框架的研究
　總結(jié)和復(fù)習(xí)
部分練習(xí)題解答
參考文獻(xiàn)
索引

章節(jié)摘錄

版權(quán)頁：插圖：（2）機(jī)器視覺。機(jī)器視覺／機(jī)器人視覺與計(jì)算機(jī)視覺有著千絲萬縷的聯(lián)系，很多情況下都作為同義詞使用。具體地說，一般認(rèn)為計(jì)算機(jī)視覺更側(cè)重于對(duì)場(chǎng)景分析和圖像解釋的理論和算法，而機(jī)器視覺／機(jī)器人視覺則更關(guān)注通過視覺傳感器獲取環(huán)境的圖像，構(gòu)建具有視覺感知功能的系統(tǒng)以及實(shí)現(xiàn)檢測(cè)和辨識(shí)物體的算法。（3）模式識(shí)別。模式是指有相似性但又不完全相同的客觀事物或現(xiàn)象所構(gòu)成的類別。模式包含的范圍很廣，圖像就是模式的一種。識(shí)別是指從客觀事實(shí)中自動(dòng)建立符號(hào)描述或進(jìn)行邏輯推理的數(shù)學(xué)和技術(shù)，因而人們定義模式識(shí)別為對(duì)客觀世界中的物體和過程進(jìn)行分類、描述的學(xué)科。目前，對(duì)圖像模式的識(shí)別主要集中在對(duì)圖像中感興趣的內(nèi)容（目標(biāo)）的分類、分析和描述，在此基礎(chǔ)上還可以進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)計(jì)算機(jī)視覺的目標(biāo)。同時(shí)，計(jì)算機(jī)視覺的研究中也使用了很多模式識(shí)別的概念和方法，但視覺信息有其特殊性和復(fù)雜性，傳統(tǒng)的模式識(shí)別（競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)模型）并不能把計(jì)算機(jī)視覺全部包括進(jìn)去。（4）人工智能。人類智能主要指人類理解世界、判斷事物、學(xué)習(xí)環(huán)境、規(guī)劃行為、推理思維、解決問題等的能力。人工智能則指由人類用計(jì)算機(jī)模擬、執(zhí)行或再生某些與人類智能有關(guān)的功能的能力和技術(shù)。視覺功能是人類智能的一種體現(xiàn)，所以計(jì)算機(jī)視覺與人工智能密切相關(guān)。計(jì)算機(jī)視覺的研究中使用了許多人工智能技術(shù)，反過來，計(jì)算機(jī)視覺也可看做是人工智能的一個(gè)重要應(yīng)用領(lǐng)域，需要借助人工智能的理論研究成果和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)。（5）計(jì)算機(jī)圖形學(xué)。計(jì)算機(jī)圖形學(xué)研究如何由給定的描述生成“圖像”，它與計(jì)算機(jī)視覺也有密切的關(guān)系。一般人們將計(jì)算機(jī)圖形學(xué)稱為計(jì)算機(jī)視覺的反／逆（inverse）問題，因?yàn)橐曈X從2-D圖像提取3-D信息，而圖形學(xué)使用3-D模型來生成2-D場(chǎng)景圖像。需要注意的是，與計(jì)算機(jī)視覺中存在許多不確定性相比，計(jì)算機(jī)圖形學(xué)處理的多是確定性問題，是通過數(shù)學(xué)途徑可以解決的問題。在許多實(shí)際應(yīng)用中，人們更多關(guān)心的是圖形生成的速度和精度，即在實(shí)時(shí)性和逼真度之間取得某種妥協(xié)。

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