圖像工程--下冊：圖像理解（第4版）

內容簡介

本書為《圖像工程》第4版的下冊，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。

本書主要分為4個單元。第1單元（包含第2~5章）介紹圖像採集表達技術，其中第2章介紹攝像機成像模型和標定技術，第3章介紹壓縮感知理論及其在成像中的套用，第4章介紹採集含深度信息圖像的方法，第5章介紹各種表達3D景物的技術。第2單元（包含第6~9章）介紹景物重建技術，其中第6章介紹雙目立體視覺方法，第7章介紹多目立體視覺方法，第8章介紹從多幅只蘭圖像恢復景物的技術，第9章介紹從單幅圖像恢復景物的技術。第3單元（包含第10~12章）介紹場景解釋技術，其中第10章介紹知識表達和推理方法，第11章介紹目標和符號匹配技術，第12章介紹場景分析和語義解釋的內容。第4單元（包含第13~15章）介紹三個研究方向的示例，其中第13章介紹多感測器圖像信息融合方法，第14章介紹基於內容的圖像和視頻檢索技術，第15章介紹時空行為理解的內容。書中的附錄介紹了有關視覺和視知覺的一些知識，與各章都有一些聯繫。書中還提供大量例題、思考題和蒸備照練習題，並對部分練習題提供了解答肯奔盛循。書末還給出了主題索引。

本書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、計算機視覺等學科研究生專業基礎或專業課教材，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、機器人自動愚蘭歸化、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。

圖書目錄

第1章緒論

1．1圖像工程的發展

1．1．1基本概念和定義概括

1．1．2圖像技術發展情況回顧

1．2圖像理解及相關學科

1．2．1圖像理解

1．2．2計算機視覺

1．2．3其他相關學科

1．2．4圖像理解的套用領域

1．3圖像理解理論框架

1．3．牛朽雅1馬爾視覺計算理論

1．3．2對馬爾理論框架的改進

1．3．3關於馬爾重建理論的討論

1．3．4新理論框架的研究

1．4內容框架和特點

總結和複習

第1單元采集表達

第2章攝像機成像

2．1視覺過程

2．2攝像機成像模型

2．2．1基本攝像機模型

2．2．2近似投影模式

2．2．3一般攝像機模型

2．2．4通用成像模型

2．3攝像機標定

2．3．1標定程式和參數

2．3．2兩級標定法

2．4亮度盼罪墊迎成像

2．4．1光度學和光源

2．4．2從亮度到照度

總結和複習

第3章壓縮感知與成像

3．1壓縮感知概述

3．2稀疏表達

3．拔妹鑽3測量矩陣及特性

3．3．1採樣/測量模型

3．3．2測量矩陣特性

3．4解碼重構

3．4．1重構原理

3．4．2測量矩陣的校準

3．4．3典型重構算法

3．5稀疏編碼與字典學習

3．5．1字典學習與矩陣分解

3．5．2非負矩陣分解

3．5．3端元提取

3．5．4稀疏編碼

3．6壓縮感知的成像套用

3．6．1單像素相機

3．6．2壓縮感知磁共振成像

總結和複習

第4章深度信息採集

4．1高維圖像和成像方式

4．1．1高維圖像種類

4．1．2本徵圖像和非本徵圖像

4．1．3深度成像方式

4．2雙目成像模式

4．2．1雙目橫向模式

4．2．2雙目會聚橫向模式

4．2．3雙目軸向模式

4．3深度圖像直接採集

4．3．1飛行時間法

4．3．2結構光法

4．3．3莫爾等高條紋法

4．3．4深度和亮度圖像同時採集

4．4顯微鏡3D分層成像

4．4．1景深和焦距

4．4．2顯微鏡3D成像

4．4．3共聚焦顯微鏡3D成像

總結和複習

第5章3D景物表達

5．1曲線和曲面的局部特徵

5．1．1曲線局部特徵

5．1．2曲面局部特徵

5．23D表面表達

5．2．1參數表達

5．2．2表面朝向表達

5．3等值面的構造和表達

5．3．1行進立方體算法

5．3．2覆蓋算法

5．4從並行輪廓插值3D表面

5．53D實體表達

5．5．1基本表達方案

5．5．2廣義圓柱體表達

總結和複習

第2單元景物重建

第6章立體視覺：雙目

6．1立體視覺模組

6．2基於區域的雙目立體匹配

6．2．1模板匹配

6．2．2立體匹配

6．3基於特徵的雙目立體匹配

6．3．1基本步驟

6．3．2尺度不變特徵變換

6．3．3加速魯棒性特徵

6．3．4動態規劃匹配

6．4視差圖誤差檢測與校正

總結和複習

第7章立體視覺：多目

7．1水平多目立體匹配

7．1．1水平多目圖像

7．1．2倒距離

7．2正交三目立體匹配

7．2．1基本原理

7．2．2基於梯度分類的正交匹配

7．3多目立體匹配

7．3．1任意排列三目立體匹配

7．3．2正交多目立體匹配

7．4亞像素級視差計算

總結和複習

第8章景物恢復：多圖像

8．1單目景物恢復

8．2光度立體學

8．2．1景物亮度和圖像亮度

8．2．2表面反射特性和亮度

8．2．3景物表面朝向

8．2．4反射圖和亮度約束方程

8．2．5光度立體學求解

8．3從運動求取結構

8．3．1光流和運動場

8．3．2光流方程求解

8．3．3光流與表面取向

8．3．4光流與相對深度

總結和複習

第9章景物恢復：單圖像

9．1從影調恢復形狀

9．1．1影調與形狀

9．1．2亮度方程求解

9．2紋理與表面朝向

9．2．1單目成像和畸變

9．2．2由紋理變化恢復朝向

9．2．3檢測線段紋理消失點

9．2．4確定圖像外消失點

9．3由焦距確定深度

9．4根據三點透視估計位姿

總結和複習

第3單元場景解釋

第10章知識表達和推理

10．1知識基礎

10．2場景知識

10．2．1模型

10．2．2屬性超圖

10．2．3基於知識的建模

10．3過程知識

10．4知識表達

10．4．1知識表達要求

10．4．2知識表達類型

10．4．3圖像理解系統中的知識模組

10．4．4基本知識表達方案

10．5邏輯系統

10．5．1謂詞演算規則

10．5．2利用定理證明來推理

10．6語義網

10．7產生式系統

總結和複習

第11章廣義匹配

11．1匹配概述

11．1．1匹配策略和類別

11．1．2匹配和配準

11．1．3匹配評價

11．2目標匹配

11．2．1匹配的度量

11．2．2對應點匹配

11．2．3字元串匹配

11．2．4慣量等效橢圓匹配

11．2．5形狀矩陣匹配

11．3動態模式匹配

11．4關係匹配

11．5圖同構匹配

11．5．1圖論簡介

11．5．2圖同構和匹配

11．6線條圖示記和匹配

總結和複習

第12章場景分析和語義解釋

12．1場景理解概述

12．2模糊推理

12．2．1模糊集和模糊運算

12．2．2模糊推理方法

12．3遺傳算法圖像解釋

12．3．1遺傳算法原理

12．3．2語義分割和解釋

12．4場景目標標記

12．5場景分類

12．5．1詞袋/特徵包模型

12．5．2pLSA模型

12．5．3LDA模型

總結和複習

第4單元研究示例

第13章多感測器圖像信息融合

13．1信息融合概述

13．2圖像融合

13．2．1圖像融合的主要步驟

13．2．2圖像融合的三個層次

13．2．3圖像融合效果評價

13．3像素級融合方法

13．3．1基本融合方法

13．3．2融合方法的結合

13．3．3小波融合時的最佳分解層數

13．3．4壓縮感知圖像融合

13．3．5像素級融合示例

13．4特徵級和決策級融合方法

13．4．1貝葉斯法

13．4．2證據推理法

13．4．3粗糙集理論法

總結和複習

第14章基於內容的圖像和視頻檢索

14．1圖像和視頻檢索原理

14．2視覺特徵的匹配和檢索

14．2．1顏色特徵匹配

14．2．2紋理特徵計算

14．2．3多尺度形狀特徵

14．2．4綜合特徵檢索

14．3基於運動特徵的視頻檢索

14．3．1全局運動特徵

14．3．2局部運動特徵

14．4視頻節目分析和索引

14．4．1新聞視頻結構化

14．4．2體育比賽視頻排序

14．4．3家庭錄像視頻組織

14．5語義分類檢索

14．5．1基於視覺關鍵字的圖像分類

14．5．2高層語義與氣氛

總結和複習

第15章時空行為理解

15．1時空技術

15．2時空興趣點

15．3動態軌跡學習和分析

15．3．1自動場景建模

15．3．2學習路徑

15．3．3自動活動分析

15．4動作分類和識別

15．4．1動作分類

15．4．2動作識別

15．5活動和行為建模

15．5．1動作建模

15．5．2活動建模和識別

15．6主體與動作聯合建模

15．6．1單標籤主體動作識別

15．6．2多標籤主體動作識別

15．6．3主體動作語義分割

總結和複習

附錄A視覺和視知覺

A.1視知覺概述

A.2視覺特性

A.2．1視覺的空間特性

A.2．2視覺的時間特性

A.2．3視覺的亮度特性

A.3形狀知覺

A.3．1輪廓

A.3．2圖形和背景

A.3．3幾何圖形錯覺

A.4空間知覺

A.4．1非視覺性深度線索

A.4．2雙目深度線索

A.4．3單目深度線索

A.5運動知覺

部分思考題和練習題解答

參考文獻

主題索引

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