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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