正版 图像工程:下册:Ⅲ:图像理解:Image understanding 章毓晋编

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目录
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第1章绪论
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1．1图像工程的发展
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1．1．1基本概念和定义概括
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1．1．2图像技术发展情况回顾
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1．2图像理解及相关学科
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1．2．1图像理解
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1．2．2计算机视觉
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1．2．3其他相关学科
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1．2．4图像理解的应用领域
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1．3图像理解理论框架
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1．3．1马尔视觉计算理论
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1．3．2对马尔理论框架的改进
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1．3．3关于马尔重建理论的讨论
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1．3．4新理论框架的研究
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1．4内容框架和特点
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总结和复习
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第1单元采
集 表 达
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第2章摄像机成像
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2．1视觉过程
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2．2摄像机成像模型
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2．2．1基本摄像机模型
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2．2．2近似投影模式
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2．2．3一般摄像机模型
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2．2．4通用成像模型
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2．3摄像机标定
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2．3．1标定程序和参数
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2．3．2两级标定法
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2．4亮度成像
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2．4．1光度学和光源
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2．4．2从亮度到照度
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总结和复习
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第3章压缩感知与成像
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3．1压缩感知概述
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3．2稀疏表达
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3．3测量矩阵及特性
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3．3．1采样/测量模型
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3．3．2测量矩阵特性
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3．4解码重构
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3．4．1重构原理
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3．4．2测量矩阵的校准
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3．4．3典型重构算法
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3．5稀疏编码与字典学习
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3．5．1字典学习与矩阵分解
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3．5．2非负矩阵分解
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3．5．3端元提取
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3．5．4稀疏编码
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3．6压缩感知的成像应用
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3．6．1单像素相机
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3．6．2压缩感知磁共振成像
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总结和复习
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第4章深度信息采集
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4．1高维图像和成像方式
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4．1．1高维图像种类
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4．1．2本征图像和非本征图像
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4．1．3深度成像方式
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4．2双目成像模式
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4．2．1双目横向模式
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4．2．2双目会聚横向模式
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4．2．3双目轴向模式
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4．3深度图像直接采集
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4．3．1飞行时间法
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4．3．2结构光法
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4．3．3莫尔等高条纹法
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4．3．4深度和亮度图像同时采集
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4．4显微镜3D分层成像
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4．4．1景深和焦距
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4．4．2显微镜3D成像
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4．4．3共聚焦显微镜3D成像
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总结和复习
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第5章3D景物表达
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5．1曲线和曲面的局部特征
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5．1．1曲线局部特征
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5．1．2曲面局部特征
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5．23D表面表达
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5．2．1参数表达
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5．2．2表面朝向表达
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5．3等值面的构造和表达
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5．3．1行进立方体算法
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5．3．2覆盖算法
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5．4从并行轮廓插值3D表面
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5．53D实体表达
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5．5．1基本表达方案
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5．5．2广义圆柱体表达
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总结和复习
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第2单元景
物 重 建
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第6章立体视觉：
双目
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6．1立体视觉模块
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6．2基于区域的双目立体匹配
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6．2．1模板匹配
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6．2．2立体匹配
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6．3基于特征的双目立体匹配
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6．3．1基本步骤
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6．3．2尺度不变特征变换
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6．3．3加速鲁棒性特征
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6．3．4动态规划匹配
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6．4视差图误差检测与校正
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总结和复习
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第7章立体视觉：
多目
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7．1水平多目立体匹配
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7．1．1水平多目图像
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7．1．2倒距离
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7．2正交三目立体匹配
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7．2．1基本原理
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7．2．2基于梯度分类的正交匹配
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7．3多目立体匹配
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7．3．1任意排列三目立体匹配
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7．3．2正交多目立体匹配
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7．4亚像素级视差计算
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总结和复习
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第8章景物恢复：
多图像
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8．1单目景物恢复
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8．2光度立体学
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8．2．1景物亮度和图像亮度
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8．2．2表面反射特性和亮度
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8．2．3景物表面朝向
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8．2．4反射图和亮度约束方程
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8．2．5光度立体学求解
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8．3从运动求取结构
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8．3．1光流和运动场
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8．3．2光流方程求解
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8．3．3光流与表面取向
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8．3．4光流与相对深度
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总结和复习
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第9章景物恢复：
单图像
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9．1从影调恢复形状
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9．1．1影调与形状
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9．1．2亮度方程求解
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9．2纹理与表面朝向
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9．2．1单目成像和畸变
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9．2．2由纹理变化恢复朝向
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9．2．3检测线段纹理消失点
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9．2．4确定图像外消失点
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9．3由焦距确定深度
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9．4根据三点透视估计位姿
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总结和复习
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第3单元场
景 解 释
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第10章知识表达和推理
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10．1知识基础
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10．2场景知识
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10．2．1模型
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10．2．2属性超图
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10．2．3基于知识的建模
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10．3过程知识
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10．4知识表达
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10．4．1知识表达要求
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10．4．2知识表达类型
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10．4．3图像理解系统中的知识模块
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10．4．4基本知识表达方案
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10．5逻辑系统
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10．5．1谓词演算规则
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10．5．2利用定理证明来推理
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10．6语义网
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10．7产生式系统
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总结和复习
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第11章广义匹配
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11．1匹配概述
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11．1．1匹配策略和类别
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11．1．2匹配和配准
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11．1．3匹配评价
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11．2目标匹配
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11．2．1匹配的度量
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11．2．2对应点匹配
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11．2．3字符串匹配
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11．2．4惯量等效椭圆匹配
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11．2．5形状矩阵匹配
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11．3动态模式匹配
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11．4关系匹配
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11．5图同构匹配
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11．5．1图论简介
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11．5．2图同构和匹配
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11．6线条图标记和匹配
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总结和复习
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第12章场景分析和语义解释
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12．1场景理解概述
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12．2模糊推理
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12．2．1模糊集和模糊运算
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12．2．2模糊推理方法
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12．3遗传算法图像解释
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12．3．1遗传算法原理
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12．3．2语义分割和解释
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12．4场景目标标记
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12．5场景分类
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12．5．1词袋/特征包模型
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12．5．2pLSA模型
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12．5．3LDA模型
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总结和复习
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第4单元研
究 示 例
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第13章多传感器图像信息融合
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13．1信息融合概述
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13．2图像融合
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13．2．1图像融合的主要步骤
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13．2．2图像融合的三个层次
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13．2．3图像融合效果评价
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13．3像素级融合方法
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13．3．1基本融合方法
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13．3．2融合方法的结合
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13．3．3小波融合时的分解层数
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13．3．4压缩感知图像融合
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13．3．5像素级融合示例
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13．4特征级和决策级融合方法
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13．4．1贝叶斯法
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13．4．2证据推理法
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13．4．3粗糙集理论法
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总结和复习
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第14章基于内容的图像和视频检索
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14．1图像和视频检索原理
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14．2视觉特征的匹配和检索
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14．2．1颜色特征匹配
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14．2．2纹理特征计算
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14．2．3多尺度形状特征
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14．2．4综合特征检索
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14．3基于运动特征的视频检索
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14．3．1全局运动特征
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14．3．2局部运动特征
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14．4视频节目分析和索引
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14．4．1新闻视频结构化
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14．4．2体育比赛视频排序
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14．4．3家庭录像视频组织
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14．5语义分类检索
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14．5．1基于视觉关键词的图像分类
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14．5．2高层语义与气氛
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总结和复习
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第15章时空行为理解
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15．1时空技术
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15．2时空兴趣点
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15．3动态轨迹学习和分析
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15．3．1自动场景建模
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15．3．2学习路径
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15．3．3自动活动分析
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15．4动作分类和识别
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15．4．1动作分类
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15．4．2动作识别
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15．5活动和行为建模
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15．5．1动作建模
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15．5．2活动建模和识别
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15．6主体与动作联合建模
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15．6．1单标签主体动作识别
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15．6．2多标签主体动作识别
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15．6．3主体动作语义分割
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总结和复习
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附录A视觉和视知觉
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A.1视知觉概述
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A.2视觉特性
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A.2．1视觉的空间特性
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A.2．2视觉的时间特性
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A.2．3视觉的亮度特性
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A.3形状知觉
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A.3．1轮廓
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A.3．2图形和背景
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A.3．3几何图形错觉
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A.4空间知觉
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A.4．1非视觉性深度线索
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A.4．2双目深度线索
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A.4．3单目深度线索
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A.5运动知觉
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部分思考题和练习题解答
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参考文献
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主题索引

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，2014年起被聘为教学科研系列的“长聘教授”。已在靠前外发表了500多篇图像工程研究论文，出版了30多本教材和专著。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。靠前光学工程协会(SPIE)会士（因在图像工程方面的成就）；第24届靠前图像处理会议(ICIP 2017)程序委员会主席。

本书为《图像工程》第4版的下册，主要介绍图像工程的第三层次——图像理解的基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及上有关研究的新成果。 本书主要分为4个单元。第1单元（包含第2~5章）介绍图像采集表达技术，其中第2章介绍摄像机成像模型和标定技术，第3章介绍压缩感知理论及其在成像中的应用，第4章介绍采集含深度信息图像的方法，第5章介绍各种表达3D景物的技术。第2单元（包含第6~9章）介绍景物重建技术，其中第6章介绍双目立体视觉方法，第7章介绍多目立体视觉方法，第8章介绍从多幅图像恢复景物的技术，第9章介绍从单幅图像恢复景物的技术。第3单元（包含第10~12章）介绍场景解释技术，其中第10章介绍知识表达和推理方法，第11章介绍目标和符号匹配技术，第12章介绍场景分析和语义解释的内容。第4单元（包含第13~15章）介绍三个研究方向的示例，其中第13章介绍多传感器图像信息融合方法，第14章介绍基于内容的图像和视频检索技术，第15章介绍时空行为理解的内容。书中的附录介绍了有关视觉和视知觉的一些知识，与各章都有一些联系。书中还提供大量例题、思考题和练习题，并对部分练习题提供了解答。书末还给出了主题索引。 本书可作为信号与信息处理、通信与信息系统、电子与通信工程、模式识别与智能系统、计算机视觉等学科研究生专业基础或专业课教材，也可供信息与通信工程、电子科学与技术、计算机科学与技术、测控技术与仪器、机器人自动化、生物医学工程、光学、电子医疗设备研制、遥感、测绘和军事侦察等领域的科技工作者参考。

图像工程由清华大学章毓晋教授编著，是图像领域经典，已印刷60多次，20多万册。全套书分为图像处理、分析、理解三个层次（三册），全面涵盖基本概念、基本原理、典型方法、实用技术以及上有关研究的新成果。第1版获全国普通高等学校教材一等奖；第2版评为全国普通高等教育“十一五”精品教材；第3版评为“十二五”普通高等教育本科*规划教材，2013年北京高等教育精品教材。