《圖像工程（下冊）》是2007年清華大學出版社出版的圖書，作者是章毓晉。
基本介紹
- 書名：圖像工程（下冊）
- 作者：章毓晉
- ISBN：9787302142201
- 頁數：442
- 定價：39.00元
- 出版社：清華大學出版社
- 出版時間：2007-2
內容簡介,編輯推薦,作者簡介,圖書目錄,
內容簡介
本冊書為《圖像工程》的下冊，主要介紹圖像工程的第三層次——圖像理解的基本概念、基本原理、典型方法、實用技術以及國際上有關研究的新成果。
編輯推薦
《圖像工程圖像理解》(下冊)(第2版)可作為信號與信息處理、通信與信息系統、電子與通信工程、模式識別與智慧型系統、計算機視覺等學科大學本科生研究生專業基礎課教材，也可供信息與通信工程、電子科學與技術、計算機科學與技術、測控技術與儀器、機器人自動化、生物醫學工程、光學、電子醫療設備研製、遙感、測繪和軍事偵察等領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套用科學博士學位。1989年至1993年為荷蘭德爾夫特大學博士後及研究人員。1997年被聘為清華大學電子工程系教授，1998年被評為博士生導師。2003年學術休假期間同時被聘為新加坡南洋理工大學訪問教授。 在清華大學，先後開出並講授多門本科生和研究生課程。在南洋理工大學，講授研究生課程“現代圖像分析(英語)”。已編寫出版了圖像工程系列教材(獲2002年全國普通高等學校優秀教材一等獎)，還編寫出版了《圖像處理和分析基礎》、《圖像處理和分析多媒體計算機輔助教學課件》以及電子版((圖像處理和分析網路課程》。已在國內外發表了20多篇教學研究論文。 主要科學研究領域為其積極倡導的圖像工程(圖像處理、圖像分析、圖像理解及其技術套用)。從1996年起已連續十年對中國圖像工程的研究及主要文獻進行了系統的年度分類綜述。已在國內外發表了200多篇圖像工程研究論文，編寫出版了專著《圖象分割》和《基於內容的視覺信息檢索》。主編出版了“Advances in lmage and Video Segrrlerltation”和“Semantic-Based Visual Information Retrieval”。 現為中國圖象圖形學學會副理事長、學術委員會主任；《中國圖象圖形學報》副主編，《電子與信息學報》、《計算機輔助設計與圖形學學報》編委；lEEE高級會員，“Pattern Recognition Letters”編委(associate editor)；曾任第一屆和第二屆國際圖象圖形學學術會議(1CIG'2000，ICIG'2002)、第十二屆全國圖象圖形學學術會議(NCIG'2005)程式委員會主席。
圖書目錄
1 緒論
1.1 圖像工程的發展
1.2 圖像理解概述
1.3 主要內容和安排
總結和複習
2 視感覺和視知覺
2.1 從感覺到知覺
2.2 視覺特性
2.3 形狀知覺
2.4 空間知覺
2.5 運動知覺
總結和複習
3 高維圖你採集
3.1 高維圖像
3.2 成像變換和攝像機模型
3.3 攝像機標定
3.4 深度圖像採集
3.5 顯微鏡3-D分層成像
總結和複習
4 3-D目標表達
4.1 曲線和曲面的局部特徵
4.2 3-D表達表達
4.3 等值面的構造和表達
4.4 從並行輪廓插值3-D表面
4.5 3-D實體表達
總結和複習
5 立體視覺：雙目
5.1 立體視覺
5.2 雙目成像和視差
5.3 基於區域的雙目立體匹配
5.4 基於特徵的雙目立體匹配
5.5 視差圖誤差檢測與校正
總結和複習
6 立體視覺：多目
6.1 水平多目立體匹配
6.2 正交三目立體匹配
6.3 多目立體匹配
6.4 亞像素級視差計算
總結和複習
7 景物恢復：多圖像
7.1 單目景物恢復
7.2 光度立體還
7.3 從運動求取結構
總結和複習
8 景物恢復：單圖像
8.1 從陰影恢復形狀
8.2 紋理與表面朝向
8.3 由焦距確定深度
8.4 根據三點透視估計位姿
總結和複習
9 知識和表達
9.1 知識分類和表達
9.2 場景知識
9.3 過程知識
9.4 知識表達基礎
9.5 邏輯系統
9.6 語義網路
9.7 產生式系統
總結和複習
10 廣義匹配
10.1 匹配基礎
10.2 目標匹配
10.3 動態模式匹配
10.4 關係匹配
10.5 圖同構
10.6 線條圖示記
總結和複習
11 圖像模式識別
11.1 模式和分類
11.2 統計模式識別
11.3 感知機和支持向量機
11.4 結構模式識別
總結和複習
12 圖像理解理論和系統
12.1 從感知到理解
12.2 圖像理解理論框架
12.3 圖像理解系統模型
12.4 具體系統分析
12.5 典型系統比較
12.6 討論和展望
總結和複習
附錄A 多感測器像信息融合
A.1 信息融合概述
A.2 圖像融合
A.3 像素級融合方法
A.4 特徵級和決策級融合方法
附錄B 人臉和表情識別
B.1 生物特徵識別
B.2 生物特徵識別
B.3 人臉檢測定位
B.4 表情識別
B.5 人臉識別
附錄C 基於內容的圖像和視頻檢索
C.1 基於視覺特徵的圖像檢索
C.2 基於運動特徵的視頻檢索
C.3 基於區域的AdaBoost檢索
C.4 視頻節目分析和檢索
C.5 語義分類檢索
部分習題解答
參考文獻
1.1 圖像工程的發展
1.2 圖像理解概述
1.3 主要內容和安排
總結和複習
2 視感覺和視知覺
2.1 從感覺到知覺
2.2 視覺特性
2.3 形狀知覺
2.4 空間知覺
2.5 運動知覺
總結和複習
3 高維圖你採集
3.1 高維圖像
3.2 成像變換和攝像機模型
3.3 攝像機標定
3.4 深度圖像採集
3.5 顯微鏡3-D分層成像
總結和複習
4 3-D目標表達
4.1 曲線和曲面的局部特徵
4.2 3-D表達表達
4.3 等值面的構造和表達
4.4 從並行輪廓插值3-D表面
4.5 3-D實體表達
總結和複習
5 立體視覺：雙目
5.1 立體視覺
5.2 雙目成像和視差
5.3 基於區域的雙目立體匹配
5.4 基於特徵的雙目立體匹配
5.5 視差圖誤差檢測與校正
總結和複習
6 立體視覺：多目
6.1 水平多目立體匹配
6.2 正交三目立體匹配
6.3 多目立體匹配
6.4 亞像素級視差計算
總結和複習
7 景物恢復：多圖像
7.1 單目景物恢復
7.2 光度立體還
7.3 從運動求取結構
總結和複習
8 景物恢復：單圖像
8.1 從陰影恢復形狀
8.2 紋理與表面朝向
8.3 由焦距確定深度
8.4 根據三點透視估計位姿
總結和複習
9 知識和表達
9.1 知識分類和表達
9.2 場景知識
9.3 過程知識
9.4 知識表達基礎
9.5 邏輯系統
9.6 語義網路
9.7 產生式系統
總結和複習
10 廣義匹配
10.1 匹配基礎
10.2 目標匹配
10.3 動態模式匹配
10.4 關係匹配
10.5 圖同構
10.6 線條圖示記
總結和複習
11 圖像模式識別
11.1 模式和分類
11.2 統計模式識別
11.3 感知機和支持向量機
11.4 結構模式識別
總結和複習
12 圖像理解理論和系統
12.1 從感知到理解
12.2 圖像理解理論框架
12.3 圖像理解系統模型
12.4 具體系統分析
12.5 典型系統比較
12.6 討論和展望
總結和複習
附錄A 多感測器像信息融合
A.1 信息融合概述
A.2 圖像融合
A.3 像素級融合方法
A.4 特徵級和決策級融合方法
附錄B 人臉和表情識別
B.1 生物特徵識別
B.2 生物特徵識別
B.3 人臉檢測定位
B.4 表情識別
B.5 人臉識別
附錄C 基於內容的圖像和視頻檢索
C.1 基於視覺特徵的圖像檢索
C.2 基於運動特徵的視頻檢索
C.3 基於區域的AdaBoost檢索
C.4 視頻節目分析和檢索
C.5 語義分類檢索
部分習題解答
參考文獻
