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第1章 绪论1

1.1计算机视觉1

1.1.1视觉1

1.1.2计算机视觉概述2

1.1.3相关学科3

1.1.4应用领域4

1.2图像基础4

1.2.1图像4

1.2.2图像表达和显示6

1.2.3图像存储8

1.3像素间联系10

1.3.1像素邻域11

1.3.2像素间距离12

1.4本书内容提要14

1.4.1计算机视觉系统及模块15

1.4.2如何学习使用本书16

总结和复习18

第2章 视觉和视知觉20

2.1视觉过程和特性20

2.1.1视觉过程20

2.1.2视觉的时间特性22

2.1.3视觉的空间特性24

2.2形状知觉25

2.2.1形状的感知25

2.2.2轮廓26

2.2.3图形和背景28

2.3空间知觉30

2.3.1非视觉性深度线索30

2.3.2双目深度线索31

2.3.3单目深度线索33

2.4运动知觉35

总结和复习36

第3章 图像采集38

3.1采集模型38

3.1.1几何成像模型38

3.1.2亮度成像模型43

3.2采集装置44

3.2.1采集装置及性能指标44

3.2.2空间和幅度分辨率46

3.3采集方式47

3.3.1成像方式一览47

3.3.2结构光法48

3.4摄像机标定50

3.4.1标定程序和步骤50

3.4.2两级标定法52

总结和复习55

第4章 图像预处理57

4.1坐标变换57

4.1.1基本坐标变换57

4.1.2几何失真校正59

4.2灰度映射61

4.2.1灰度映射原理62

4.2.2灰度映射示例62

4.3直方图修正64

4.3.1直方图均衡化64

4.3.2直方图规定化66

4.4空域滤波70

4.4.1原理和分类70

4.4.2线性平滑滤波71

4.4.3线性锐化滤波72

4.4.4非线性平滑滤波73

4.4.5非线性锐化滤波74

总结和复习74

第5章 基元检测77

5.1边缘检测77

5.1.1检测原理77

5.1.2一阶导数算子78

5.1.3二阶导数算子80

5.1.4边界闭合82

5.2 SUSAN算子83

5.2.1 USAN原理83

5.2.2角点和边缘检测84

5.3哈夫变换87

5.3.1基本哈夫变换原理87

5.3.2广义哈夫变换原理88

5.3.3完整广义哈夫变换90

5.4位置直方图技术92

总结和复习94

第6章 目标分割96

6.1轮廓搜索96

6.1.1图搜索96

6.1.2动态规划98

6.2主动轮廓模型99

6.2.1主动轮廓99

6.2.2能量函数100

6.3基本阈值技术103

6.3.1原理和分类103

6.3.2全局阈值的选取104

6.3.3局部阈值的选取106

6.3.4动态阈值的选取109

6.4特色阈值方法110

6.4.1多分辨率阈值110

6.4.2过渡区阈值111

总结和复习114

第7章 目标表达和描述116

7.1基于边界的表达116

7.1.1链码116

7.1.2边界段和凸包118

7.1.3边界标记119

7.2基于区域的表达121

7.2.1四叉树121

7.2.2围绕区域122

7.2.3骨架122

7.3基于边界的描述125

7.3.1边界长度和直径125

7.3.2边界形状数126

7.4基于区域的描述127

7.4.1区域面积和密度127

7.4.2区域形状数128

7.4.3不变矩129

7.4.4拓扑描述符131

总结和复习132

第8章 形状特性分析135

8.1形状紧凑性描述符135

8.2形状复杂性描述符141

8.3基于多边形的形状分析143

8.3.1多边形的获取143

8.3.2多边形描述145

8.4基于曲率的形状分析146

8.4.1轮廓曲率146

8.4.2曲面曲率149

总结和复习151

第9章 立体视觉153

9.1立体视觉模块153

9.2双目成像和视差155

9.2.1双目横向模式155

9.2.2双目横向会聚模式157

9.2.3双目纵向模式158

9.3基于区域的立体匹配159

9.3.1模板匹配160

9.3.2双目立体匹配161

9.4基于特征的立体匹配165

9.4.1点对点的方法165

9.4.2动态规划匹配167

总结和复习168

第10章 三维景物恢复171

10.1由光移恢复表面朝向171

10.1.1表面反射特性172

10.1.2目标表面朝向174

10.1.3反射图174

10.1.4光度立体学求解176

10.2从明暗恢复形状177

10.2.1明暗与形状177

10.2.2求解亮度方程180

10.3纹理变化与表面朝向182

10.3.1三种典型变化182

10.3.2确定线段的纹理消失点184

10.4根据焦距确定深度185

总结和复习187

第11章 运动分析189

11.1运动分类和表达189

11.2全局运动检测193

11.2.1利用图像差的运动检测193

11.2.2基于模型的运动检测196

11.3运动目标分割197

11.4运动光流和表面取向198

11.4.1光流约束方程199

11.4.2光流计算199

11.4.3光流与表面取向203

总结和复习205

第12章 景物识别207

12.1统计模式分类207

12.1.1模式分类原理208

12.1.2最小距离分类器208

12.1.3最优统计分类器209

12.2感知机213

12.3支持向量机216

12.4结构模式识别219

12.4.1字符串结构识别219

12.4.2树结构识别222

总结和复习224

第13章 广义匹配226

13.1目标匹配227

13.1.1匹配的度量227

13.1.2字符串匹配229

13.1.3惯量等效椭圆匹配231

13.2动态模式匹配233

13.3关系匹配235

13.3.1关系表达和距离235

13.3.2关系匹配模型237

13.4图同构匹配238

13.4.1图论基础238

13.4.2图同构和匹配241

总结和复习242

第14章 场景解释245

14.1线条图标记解释245

14.2体育比赛视频排序248

14.3计算机视觉系统模型252

14.3.1多层次串行结构252

14.3.2以知识库为中心的辐射结构253

14.3.3多模块交叉配合结构254

14.4计算机视觉理论框架255

14.4.1马尔视觉计算理论256

14.4.2对马尔理论框架的改进258

14.4.3新理论框架的研究259

总结和复习262

部分练习题解答263

参考文献273

索引282