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第1章 绪论1

1.1 图像工程的发展1

1.1.1 基本概念和定义概括1

1.1.2 图像技术发展情况回顾3

1.2 图像理解及相关学科7

1.2.1 图像理解7

1.2.2 计算机视觉8

1.2.3 其他相关学科10

1.2.4 图像理解的应用领域11

1.3 图像理解理论框架12

1.3.1 马尔视觉计算理论12

1.3.2 对马尔理论框架的改进17

1.3.3 关于马尔重建理论的讨论18

1.3.4 新理论框架的研究20

1.4 内容框架和特点22

总结和复习25

第1单元 采集表达29

第2章 摄像机成像29

2.1 视觉过程29

2.2 摄像机成像模型31

2.2.1 基本摄像机模型32

2.2.2 近似投影模式36

2.2.3 一般摄像机模型39

2.2.4 通用成像模型41

2.3 摄像机标定43

2.3.1 标定程序和参数43

2.3.2 两级标定法46

2.4 亮度成像48

2.4.1 光度学和光源49

2.4.2 从亮度到照度50

总结和复习53

第3章 压缩感知与成像56

3.1 压缩感知概述56

3.2 稀疏表达58

3.3 测量矩阵及特性60

3.3.1 采样/测量模型60

3.3.2 测量矩阵特性61

3.4 解码重构63

3.4.1 重构原理63

3.4.2 测量矩阵的校准65

3.4.3 典型重构算法66

3.5 稀疏编码与字典学习71

3.5.1 字典学习与矩阵分解72

3.5.2 非负矩阵分解74

3.5.3 端元提取75

3.5.4 稀疏编码76

3.6 压缩感知的成像应用78

3.6.1 单像素相机78

3.6.2 压缩感知磁共振成像79

总结和复习80

第4章 深度信息采集83

4.1 高维图像和成像方式83

4.1.1 高维图像种类83

4.1.2 本征图像和非本征图像84

4.1.3 深度成像方式85

4.2 双目成像模式86

4.2.1 双目横向模式86

4.2.2 双目会聚横向模式90

4.2.3 双目轴向模式92

4.3 深度图像直接采集94

4.3.1 飞行时间法94

4.3.2 结构光法96

4.3.3 莫尔等高条纹法98

4.3.4 深度和亮度图像同时采集100

4.4 显微镜3-D分层成像101

4.4.1 景深和焦距101

4.4.2 显微镜3-D成像102

4.4.3 共聚焦显微镜3-D成像104

总结和复习106

第5章 3-D景物表达108

5.1 曲线和曲面的局部特征108

5.1.1 曲线局部特征108

5.1.2 曲面局部特征111

5.2 3-D表面表达114

5.2.1 参数表达114

5.2.2 表面朝向表达115

5.3 等值面的构造和表达117

5.3.1 行进立方体算法118

5.3.2 覆盖算法120

5.4 从并行轮廓插值3-D表面121

5.5 3-D实体表达126

5.5.1 基本表达方案126

5.5.2 广义圆柱体表达128

总结和复习129

第2单元 景物重建133

第6章 立体视觉：双目133

6.1 立体视觉模块133

6.2 基于区域的双目立体匹配135

6.2.1 模板匹配135

6.2.2 立体匹配138

6.3 基于特征的双目立体匹配143

6.3.1 基本步骤144

6.3.2 尺度不变特征变换146

6.3.3 加速鲁棒性特征148

6.3.4 动态规划匹配153

6.4 视差图误差检测与校正154

总结和复习157

第7章 立体视觉：多目159

7.1 水平多目立体匹配159

7.1.1 水平多目图像159

7.1.2 倒距离160

7.2 正交三目立体匹配163

7.2.1 基本原理163

7.2.2 基于梯度分类的正交匹配167

7.3 多目立体匹配170

7.3.1 任意排列三目立体匹配170

7.3.2 正交多目立体匹配173

7.4 亚像素级视差计算175

总结和复习178

第8章 景物恢复：多图像181

8.1 单目景物恢复181

8.2 光度立体学182

8.2.1 景物亮度和图像亮度182

8.2.2 表面反射特性和亮度185

8.2.3 景物表面朝向186

8.2.4 反射图和亮度约束方程187

8.2.5 光度立体学求解190

8.3 从运动求取结构192

8.3.1 光流和运动场193

8.3.2 光流方程求解195

8.3.3 光流与表面取向199

8.3.4 光流与相对深度201

总结和复习202

第9章 景物恢复：单图像204

9.1 从影调恢复形状204

9.1.1 影调与形状204

9.1.2 亮度方程求解207

9.2 纹理与表面朝向212

9.2.1 单目成像和畸变212

9.2.2 由纹理变化恢复朝向214

9.2.3 检测线段纹理消失点219

9.2.4 确定图像外消失点220

9.3 由焦距确定深度222

9.4 根据三点透视估计位姿224

总结和复习226

第3单元 场景解释231

第10章 知识表达和推理231

10.1 知识基础231

10.2 场景知识232

10.2.1 模型233

10.2.2 属性超图234

10.2.3 基于知识的建模235

10.3 过程知识237

10.4 知识表达238

10.4.1 知识表达要求239

10.4.2 知识表达类型239

10.4.3 图像理解系统中的知识模块240

10.4.4 基本知识表达方案241

10.5 逻辑系统243

10.5.1 谓词演算规则243

10.5.2 利用定理证明来推理245

10.6 语义网248

10.7 产生式系统251

总结和复习253

第11章 广义匹配255

11.1 匹配概述255

11.1.1 匹配策略和类别256

11.1.2 匹配和配准257

11.1.3 匹配评价258

11.2 目标匹配259

11.2.1 匹配的度量259

11.2.2 对应点匹配261

11.2.3 字符串匹配262

11.2.4 惯量等效椭圆匹配262

11.2.5 形状矩阵匹配263

11.3 动态模式匹配264

11.4 关系匹配266

11.5 图同构匹配269

11.5.1 图论简介269

11.5.2 图同构和匹配271

11.6 线条图标记和匹配273

总结和复习277

第12章 场景分析和语义解释279

12.1 场景理解概述279

12.2 模糊推理281

12.2.1 模糊集和模糊运算281

12.2.2 模糊推理方法283

12.3 遗传算法图像解释285

12.3.1 遗传算法原理285

12.3.2 语义分割和解释286

12.4 场景目标标记289

12.5 场景分类292

12.5.1 词袋/特征包模型292

12.5.2 pLSA模型294

12.5.3 LDA模型298

总结和复习300

第4单元 研究示例305

第13章 多传感器图像信息融合305

13.1 信息融合概述305

13.2 图像融合307

13.2.1 图像融合的主要步骤307

13.2.2 图像融合的三个层次309

13.2.3 图像融合效果评价310

13.3 像素级融合方法313

13.3.1 基本融合方法313

13.3.2 融合方法的结合315

13.3.3 小波融合时的最佳分解层数318

13.3.4 压缩感知图像融合319

13.3.5 像素级融合示例319

13.4 特征级和决策级融合方法322

13.4.1 贝叶斯法322

13.4.2 证据推理法324

13.4.3 粗糙集理论法326

总结和复习329

第14章 基于内容的图像和视频检索331

14.1 图像和视频检索原理331

14.2 视觉特征的匹配和检索335

14.2.1 颜色特征匹配335

14.2.2 纹理特征计算336

14.2.3 多尺度形状特征337

14.2.4 综合特征检索338

14.3 基于运动特征的视频检索340

14.3.1 全局运动特征340

14.3.2 局部运动特征341

14.4 视频节目分析和索引342

14.4.1 新闻视频结构化343

14.4.2 体育比赛视频排序345

14.4.3 家庭录像视频组织350

14.5 语义分类检索354

14.5.1 基于视觉关键词的图像分类354

14.5.2 高层语义与气氛355

总结和复习357

第15章 时空行为理解360

15.1 时空技术360

15.2 时空兴趣点362

15.3 动态轨迹学习和分析364

15.3.1 自动场景建模364

15.3.2 学习路径366

15.3.3 自动活动分析368

15.4 动作分类和识别370

15.4.1 动作分类370

15.4.2 动作识别371

15.5 活动和行为建模375

15.5.1 动作建模375

15.5.2 活动建模和识别379

15.6 主体与动作联合建模382

15.6.1 单标签主体-动作识别383

15.6.2 多标签主体-动作识别383

15.6.3 主体-动作语义分割384

总结和复习387

附录A 视觉和视知觉389

A.1 视知觉概述389

A.2 视觉特性391

A.2.1 视觉的空间特性391

A.2.2 视觉的时间特性393

A.2.3 视觉的亮度特性394

A.3 形状知觉396

A.3.1 轮廓396

A.3.2 图形和背景397

A.3.3 几何图形错觉401

A.4 空间知觉404

A.4.1 非视觉性深度线索404

A.4.2 双目深度线索405

A.4.3 单目深度线索406

A.5 运动知觉408

部分思考题和练习题解答413

参考文献418

主题索引433