标题：计算机视觉教程
内容提要
本书系统地介绍计算机视觉的一些基本原理、典型方法和实用技术，内容包括视觉和视知觉、图像采集、图像预处理、基元检测、目标分割、目标表达和描述、形状特性分析、立体视觉、三维景物恢复、运动分析、景物识别、广义匹配、场景解释。读者可从中了解计算机视觉的基本原理和典型技术，并能据此解决计算机视觉应用中的一些具体问题。本书提供了许多讲解例题，每章均有要点和小结、参考文献介绍以及练习题(为部分练习题提供了解答)。
本书可作为信息科学、计算机科学、计算机应用、信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统等学科大学本科或研究生的专业基础课教材，也可作为远程教育或继续教育中计算机应用、电子技术等专业的研究生课程教材，还可供涉及计算机视觉技术应用行业(如工业自动化、人机交互、办公自动化、视觉导航和机器人、安全监控、生物医学、遥感测绘、智能交通和军事公安等)的科技工作者自学或科研参考。
编辑推荐
本书是清华大学章毓晋教授计算机视觉的最新力作，是图像工程领域的经典教材。
作者介绍
章毓晋，1989年获比利时列日大学应用科学博士学位。1989年至1993年先后为荷兰德尔夫特大学博士后及研究人员。1993年到清华大学工作。1997年起被聘为教授，1998年起被聘为博士生导师。已在国内外发表了300多篇图像工程研究论文，编写了20本教材和专著。现为中国图象图形学学会副理事长，该学会学术委员会主任。
目　录
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