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提高篇3

第1章 精通“图像特征提取”3

1.1 图像多分辨率金字塔3

1.1.1 浅析“图像金字塔”4

1.1.2 例程一点通4

1.1.3 典型的“图像金子塔”5

1.1.4 学以致用9

1.2 图像的矩特征9

1.2.1 认识“Hu矩”10

1.2.2 解析“Zernike矩”13

1.3 图像的边缘检测18

1.3.1 运用一阶微分算子检测图像边缘19

1.3.2 运用二阶微分算子检测图像边缘21

1.3.3 基于Canny算子检测图像边缘25

1.3.4 基于SUSAN特征检测算子的边缘提取29

1.3.5 基于小波变换模极大值的边缘检测33

1.3.6 基于二维有限冲击响应滤波器的特定角度边缘检测35

1.3.7 基于多尺度形态学梯度的边缘检测37

1.4 斑点特征检测39

1.4.1 勾画“LoG斑点”39

1.4.2 描绘“DoH斑点”43

1.4.3 提取“Gilles斑点”43

1.5 角点特征检测44

1.5.1 何谓“角点”44

1.5.2 描绘“Harris角点”45

1.5.3 例程一点通49

1.5.4 融会贯通52

1.6 尺度不变特征提取57

1.6.1 SIFT特征提取57

1.6.2 SURF算法63

1.6.3 学以致用71

第2章 细说“数字图像理解”73

2.1 图像目标边界描述73

2.1.1 图像边界链码表示法73

2.1.2 例程一点通75

2.1.3 融会贯通76

2.2 图像分割技术78

2.2.1 什么是“图像分割”78

2.2.2 基于阈值的图像分割79

2.2.3 基于区域生长法的图像分割86

2.2.4 基于最大方差法灰度门限的图像分割88

2.2.5 基于K-means算法的图像分割91

2.3 图像配准技术94

2.3.1 纵览“图像配准”94

2.3.2 构建“配准模型”95

2.3.3 相似性测度96

2.3.4 基于灰度的图像配准97

2.3.5 序贯相似性检测算法100

2.3.6 基于特征点的图像配准102

2.3.7 融会贯通108

2.4 图像融合技术111

2.4.1 从“信息融合”说起111

2.4.2 何谓“图像融合”111

2.4.3 纵览“图像融合方法”114

2.4.4 例程一点通118

2.4.5 学以致用120

应用篇133

第3章 品读“典型应用实例”133

3.1 图像去噪技术及其实现133

3.1.1 什么是“图像的噪声”133

3.1.2 图像去噪常用方法134

3.2 图像畸变校正技术及其实现138

3.2.1 畸变产生的原因139

3.2.2 畸变校正的基本原理140

3.2.3 例程一点通140

3.2.4 融会贯通141

3.3 图像拼接技术及其实现146

3.3.1 全景图146

3.3.2 基于相位相关的图像拼接技术147

3.3.3 基于尺度不变特征点的图像拼接技术150

3.3.4 融会贯通158

3.4 图像数字水印技术及其实现161

3.4.1 追根溯源话“水印”162

3.4.2 “图像数字水印技术”面对面163

3.4.3 “图像数字水印算法”精讲165

3.4.4 例程一点通166

3.4.5 融会贯通170

3.5 数字图像压缩技术及其实现172

3.5.1 从几个“为什么”看“图像压缩”172

3.5.2 从几个“如何”看“图像压缩”174

3.5.3 例程一点通176

3.6 改进型数字图像中直线特征的快速检测方法185

3.6.1 Hough变换的基本原理及其不足186

3.6.2 改进的直线快速检测算法的原理188

3.6.3 算法的复杂度分析190

3.6.4 实验结果与分析191

3.7 基于最大类间方差阈值与遗传算法的道路分割193

3.7.1 最大类间方差阈值分割法193

3.7.2 遗传算法的基本原理及其特点194

3.7.3 基于最大类间方差遗传算法的道路分割195

3.7.4 例程一点通196

3.8 数字图像处理在医疗领域的应用204

3.8.1 基于数字图像的染色体分析205

3.8.2 X光图像增强技术206

3.9 基于红外图像的弱小目标检测与跟踪209

3.9.1 何谓“弱小目标”209

3.9.2 弱小目标检测与跟踪算法概述209

3.9.3 基于局域概率分布的小目标检测210

3.9.4 例程一点通211

3.10 基于HIS与SURF的路标实时识别213

3.10.1 需求及研究状况分析213

3.10.2 算法的整体流程214

3.10.3 算法的理论依据214

3.10.4 路标特征数据库的建立215

3.10.5 基于HSI颜色空间的图像分割217

3.10.6 基于SURF算法的特征点提取与匹配218

3.11 指纹识别技术及其实现218

3.11.1 指纹识别的原理219

3.11.2 指纹识别技术的应用219

3.11.3 基于细节点特征的指纹自动识别219

3.11.4 基于细节点特征的指纹自动识别的MATLAB程序实现221

3.12 基于图像的车牌自动识别技术234

3.12.1 汽车牌照自动识别系统235

3.12.2 车牌自动识别的步骤235

3.12.3 例程一点通236

3.13 数字图像实时稳定技术及其实现238

3.13.1 数字图像稳定算法的基本步骤238

3.13.2 GC-BPM算法239

3.13.3 例程一点通240

3.14 基于帧间差分法的运动目标检测245

3.14.1 浅析“运动目标检测”245

3.14.2 基于帧间差分的运动目标检测245

3.14.3 例程一点通246

3.15 基于光流场的运动估计249

3.15.1 光流和光流场的概念249

3.15.2 光流场计算的基本原理249

3.15.3 光流的主要计算方法250

3.15.4 光流法的国内外研究状况250

3.15.5 运用光流法检测运动物体的基本原理251

3.15.6 例程一点通252

3.15.7 学以致用256

3.15.8 光流法的总结与展望259

3.16 适用于复杂环境下的目标跟踪技术259

3.16.1 复杂环境下目标跟踪难点分析260

3.16.2 适用于复杂环境下的目标跟踪算法260

3.16.3 实验结果264

3.17 基于肤色特征的人脸检测265

3.17.1 色彩空间266

3.17.2 基于色彩空间的肤色分割原理266

3.17.3 基于肤色特征的人脸检测的实现267

3.18 基于Mean Shift的目标跟踪技术273

3.18.1 Mean Shift的起源273

3.18.2 Mean Shift的基本原理273

3.18.3 基于Mean Shift的目标跟踪276

3.18.4 例程一点通277

3.18.5 融会贯通283

3.19 基于Kalman滤波的目标跟踪285

3.19.1 认识Kalman285

3.19.2 Kalman滤波算法286

3.19.3 例程一点通287

3.19.4 解读Kalman滤波288

3.19.5 学以致用289

3.20 基于Hough变换的人眼虹膜定位方法291

3.20.1 分离瞳孔并估算出虹膜内半径292

3.20.2 采用改进的Hough变换算法定位出虹膜内外边缘293

3.20.3 例程一点通295

3.21 基于模糊集的图像增强方法295

3.21.1 模糊理论及其实现步骤296

3.21.2 基于模糊集的图像增强方法297

3.21.3 例程一点通298

3.22 基于K-L变换的人脸识别技术299

3.22.1 人脸识别技术的发展299

3.22.2 研究人脸识别的意义299

3.22.3 国内外研究状况分析300

3.22.4 基于K-L变换的人脸识别301

3.22.5 例程一点通302

3.23 基于Fourier-Mellin变换的图像复制篡改检测304

3.23.1 图像篡改与篡改检测304

3.23.2 copy-move篡改检测306

3.23.3 基于Fourier-Mellin变换和相似性匹配技术307

3.24 基于蚁群算法的图像边缘检测309

3.24.1 认识“蚁群算法”309

3.24.2 解析“蚁群算法”312

3.24.3 基于蚁群优化的图像边缘检测方法312

3.24.4 例程一点通316

3.25 基于脉冲耦合神经网络的图像分割321

3.25.1 脉冲耦合神经网络及其在图像分割中的应用321

3.25.2 例程一点通322

3.25.3 融会贯通325

第4章 活用“数字图像处理”327

4.1 基于Simulink的图像、视频处理327

4.1.1 功能模块介绍327

4.1.2 学以致用：基于Simulink的数字图像处理337

4.1.3 学以致用：基于Simulink的视频处理355

4.2 基于GUI交互操作的数字图像处理实现360

4.2.1 初识“GUIDE操作”361

4.2.2 GUI实战操作363

4.3 在VC＋＋环境下调用MATLAB实现数字图像处理377

4.3.1 “VC＋＋调用MATLAB的方案”面面观378

4.3.2 关于MATLAB引擎379

4.3.3 VC＋＋调用MATLAB引擎设置380

4.3.4 VC＋＋调用MATLAB实现图像压缩处理380

4.4 MATLAB辅助DSP进行图像处理应用开发383

附录 常用MATLAB图像处理指令功能语法索引386

参考文献394