标题：现代图像图形处理与分析
图书信息
出版社: 中国地质大学出版社; 第1版 (2011年8月1日)
外文书名: Advanced Processing and Analysis for Image and Graphics
平装: 268页
正文语种: 简体中文
开本: 16
ISBN: 9787562525851
条形码: 9787562525851
尺寸: 25.8 x 18.4 x 1.6 cm
重量: 458 g
作者简介
洪汉玉，博士(后)，教授，中国宇航学会光电委员学会委员，武汉工程大学教学名师，武汉工程大学光电信息处理与应用科研创新团队责任教授，澳大利亚Deakin University图像处理与智能系统博士生合作导师，武汉理工大学通信与信息系统学科兼职博士生导师。2000年考入华中科技大学图像识别与人工智能研究所，师从张天序教授，2004年博士毕业，专业为模式识别与智能系统，所撰写的博士学位论文“成像探测系统图像复原算法研究”被评为湖北省优秀博士论文，并参评全国百篇优秀博士论文。2005年6月至2007年6月在华中科技大学光电子科学与工程学院电子科学与技术博士后流动站做博士后研究，合作导师为易新建教授和张天序教授。2008年10月应邀去澳大利亚Deakin University做高级访问教授，2009-2010年被聘为Inha U niversity通信与信息学院研究教授。主持3项国家自然科学基金面上项目和多项湖北省和武汉市科研项目。主要从事计算机视觉检测与智能处理系统研究，在计算机视觉检测、图像处理、目标识别、智能交通控制、光电技术等领域取得了较为先进的学术成果。近年来在美国《Optical Engineering》，《计算机学报》、《自动化学报》、《红外与毫米波学报》、《宇航学报》、《中国图像图形学报》、《红外与激光工程》等国内外重要学术权威期刊发表的第一作者学术论文50余篇，其中8篇被SCI收录，40多篇被EI核心版收录。
内容简介
《现代图像图形处理与分析》内容简介：随着信息新技术的发展，尤其是计算机运行速度的大幅提高，机器视觉在许多领域中不断得到应用。现代图像处理与目标识别算法是机器视觉的重要组成部分，它的理论、方法、技术是各种工作在自然场景和复杂条件下的机器视觉系统自动化、智能化的基础。它是一门理论和技术发展十分迅速、应用十分广泛的交叉性前沿学科。它的发展和应用前景是激动人心的，同时存在着许多难题和巨大的挑战性。它之所以能够激动人心是因为该研究涉及很多科学技术领域，并且确实带来了宽广的应用，解决了一些实际应用需求，取代了许多人工劳动。它的困难和挑战性在于其应用系统在各种复杂场景条件下不能完全有效地工作。我们需要在图像处理与分析算法的可靠性、鲁棒性、自适应性等方面进行突破性和重点研究，使我们提出的算法具有能够在变化的、复杂的以及动态环境条件下智能检测和识别目标的能力，这是现代图像处理与分析的重要研究内容。
目录
引论
第1章  图像处理与分析实用基础算法
1．1  图像插值
1．2  离散图像变换
1．3  图像增强
1．4  图像分割
1．5  边缘检测
1．5．1  高斯-拉普拉斯(Gauss-Laplacian)边缘检测算子
1．5．2  DoG边缘检测算子
1．6  图像细化算法
1．6．1  二维细化算法
1．6．2  基于保拓扑结构的三维细化算法
第2章  动目标运动去模糊方法研究
2．1  概述
2．2  单帧实际线性运动图像去模糊
2．2．1  基于自适应的各向异性正则化的模糊核估计
2．2．2  采用基于保边缘的最大似然估计来去模糊
2．2．3  实验结果
2．3  空间可变模糊图像及其坐标变换复原方法
2．3．1  旋转运动模糊图像退化模型与分析
2．3．2  沿模糊路径快速读取像元灰度信息的实现
2．3．3  基于最小二乘和空间相关性的沿模糊路径去模糊的快速算法
2．3．4  基于邻域知识引导的最小代价恢复算法
2．3．5  旋转模糊参数的辨识方法
2．3．6  实验结果与分析
2．4  动目标多视点图像运动去模糊方法研究
第3章  复杂背景图像的复原算法研究
3．1  复杂背景图像的相邻帧复原算法
3．1．1  基于部分卷积理论的复杂背景退化模型及求解原理
3．1．2  基于各向异性和二阶加权梯度差分的约束优化估计
3．1．3  二阶加权差分的定义
3．1．4  基于滞后迭代极小化的PSF求解方法
3．1．5  二阶加权梯度算子矩阵的快速构造
3．1．6  算法流程与复杂背景目标图像的滤波复原
3．1．7  图像复原算法评价
3．1．8  实验结果
3．2  基于各向异性双重正则化的总变分复原算法研究
3．2．1  总变分极小复原算法原理
3．2．2  各向异性双重正则化方法
3．2．3  基于交替最小化的算法实现与流程
3．2．4  实验结果与分析
3．3  复杂背景图像边界振铃效应的消除
3．4  复杂背景退化图像的通用统一复原方法研究
3．4．1  模糊图像的边缘检测
3．4．2  清晰图像的边缘预测
3．4．3  点扩展函数的优化求解
3．4．4  实验结果与分析
第4章  钢坯检测识别方法研究
4．1  概述
4．2  钢坯端面字符成像自动识别预处理算法研究
4．2．1  钢坯端面图像的增强处理
4．2．2  图像的平滑
4．2．3  二值化
4．2．4  基于多级滤波的OTSU递归分割方法
4．3  基于边缘检测的钢坯端面字符定位与倾斜校正算法研究
4．3．1  钢坯端面有无字符判定
4．3．2  钢坯端面垂直字符的判断
4．3．3  基于边缘检测的粗定位
4．3．4  有效行字符串的精确定位
4．3．5  倾斜字符校正
4．4  基于投影特征的字符切分算法研究
4．4．1  字符切分概述
4．4．2  钢坯端面字符初步切分方法介绍
4．4．3  钢坯端面字符多级切分方法介绍
4．5  钢坯端面字符识别方法研究
4．5．1  结构特征提取与特征识别算法
4．5．2  字符图像模板匹配识别方法
4．5．3  人工判读交互式辅助信息设计
4．6  钢坯端面字符自动识别算法软件的实现与模块化设计
4．6．1  在线实时控制与自动识别
4．6．2  算法软件实现的模块化设计
4．7  总结
第5章  路面及桥梁病害图像检测
5．1  概述
5．2  路面裂缝检测与识别
5．2．1  路面裂缝病害分类及特征分析
5．2．2  路面裂缝检测算法
5．2．3  算法结果及性能测试
5．2．4  路面裂缝特征定义及描述
5．2．5  路面裂缝检测与识别技术总结
5．3  路面线激光车辙检测与识别
5．3．1  路面线激光车辙特征分析
5．3．2  路面线激光车辙识别算法
5．3．3  算法结果及性能测试
5．4  路面病害修补检测与识别
5．4．1  路面病害修补特征分析
5．4．2  路面病害修补检测算法
5．4．3  算法结果及性能测试
5．4．4  路面病害修补特征
5．4．5  路面病害修补自动检测总结
5．5  桥梁病害检测与识别
5．5．1  桥梁病害分类及特征分析
5．5．2  桥梁病害识别算法
5．5．3  算法结果及性能测试
5．5．4  桥梁病害检测研究总结
5．6  本章小结
第6章  计算机图形算法与变换
6．1  离散直线的Bresenham生成算法
6．2  圆弧的生成算法
6．3  窗口与视区变换
6．3．1  坐标系统
6．3．2  窗口-视区变换
6．4  图形变换
6．4．1  二维图形变换
6．4．2  三维图形变换
6．4．3  三维投影变换
第7章  三维图形的消隐处理
7．1  平面体的数据结构
7．2  平面体的消隐处理与程序设计
7．3  消隐处理中常用的几何计算
7．4  曲面的消隐处理
第8章  基于CAD的三维建模与实体造型
8．1  建模技术
8．2  三维立体的模型构造
8．3  参数化三维实体建模与造型
8．4  三维实体建模实例